机器学习sklearn（二十五）： 模型评估（五）量化预测的质量（二）分类指标
分类指标 sklearn.metrics 模块实现了几个 loss, score, 和 utility 函数来衡量 classification （分类）性能。 某些 metrics （指标）可能需要 positive class （正类），confidence values（置信度值 ...
原文：机器学习(sklearn-KNN预测+分类)
一 k 近邻算法 k Nearest Neighbor，KNN 简单地说，K 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高 计算距离 对异常值不敏感 单纯根据距离进行分类，会忽略特殊情况 无数据输入假定 不会对数据预先进行判定 。 缺点：时间复杂度高 空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标 ...
2019-08-14 17:49 0 430 推荐指数：
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