目的 其实，说白了就是人想知道这个文档是做什么的。首先给每篇文章一个标签、构建文档的特征，然后通过机器学习算法来学习特征和标签之间的映射关系，最后对未知的文本进行标签的预测。 在海量信息的互联网时代，文本分类尤其重要。sklearn作为即可学术研究，也可构建产品原型，甚至发布商用产品的机器学习包 ...

=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn：mult ...

这几天在看 sklearn 的文档，发现他的分类器有很多，这里做一些简略的记录。 大致可以将这些分类器分成两类： 1）单一分类器，2）集成分类器 一、单一分类器 下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较 下图是效果图： 二、集成分类器 集成分类器有四种 ...

　　 　　 　　 　　 上图可见，该样本数据的样本类别区分度不好，选区的特征无法区分类别，遇到这种情况，通常要考虑增加样本特征，以提高类别区分度 　　 ...

概要 基于 sklearn 包自带的 iris 数据集，了解一下分类树的各种参数设置以及代表的意义。 iris 数据集介绍 iris 数据集包含 150 个样本，对应数据集的每行数据，每行数据包含每个样本的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和样本的类别信息 ...

Lasso回归： #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42 ...

已迁移到我新博客，阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github：click me 一、实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集，数据集中的数据属性有全部是离散型的，有全部是连续型的，也有离散与连续混合型的。通过对各个数据集的浏览 ...

### Multinomial Naive Bayes Classifier from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBclf = MultinomialNB(alpha=0.01)clf.fit(train_x, train_y ...