---恢复内容开始--- 分类：用一部分属性去预测另一部分属性 预测：根据自变量给出因变量的估计值 分类和预测本质上一回事 回归类预测和分类： Logistic回归（因变量为0，1） softmax回归（因变量为类别型） 泊松回归（因变量为计数） Lesso回归：限制模的长度 ...

使用XGBoost实现多分类预测的实践代码 参考代码链接为：https://github.com/ikkyu-wen/data_mining_models，这里面的xgboost实现多分类 ...

　　分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差 ...

1、glmfit() 　　功能：构建一个广义线性回归模型。 　　使用格式：b=glmfit（X，y，distr），根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型，distr可取值为 ...

python分类预测模型的特点 模型 模型特点 位于 ...

数据回归分类预测的基本算法及python实现 关于数据的回归和分类以及分析预测。讨论分析几种比较基础的算法，也可以算作是比较简单的机器学习算法。 一． KNN算法 邻近算法，可以用来做回归分析也可以用来做分类分析。主要思想是采取K个最为邻近的自变量来求取其应变量的平均值 ...

一：如何判断调参范围是否合理 正常来说，当我们参数在合理范围时，模型在训练集和测试集的准确率都比较高；当模型在训练集上准确率比较高，而测试集上的准确率比较低时，模型处于过拟合状态；当模型训练集和测试 ...

调参数是一件很头疼的事情，今天学习到一个较为简便的跑循环交叉验证的方法，虽然不是最好的，如今网上有很多调参的技巧，目前觉得实现简单的，以后了解更多了再更新。 输出： 10111213 ...