分类问题（分类器方法）
一.K-近邻算法（k-NearstNeighbor,kNN） 使用某种距离计算方法进行分类。 思路：如果一个样本在特征空间中的k个最邻近样本中的大多数属于某一类别，则该样本也属于这个类别。该方法所选择的邻居都是已经正确分类的对象。 常用向量距离：欧式 马氏 信息熵。kNN中一般 ...
原文：分类问题（二）分类器的性能衡量
性能衡量 评估一个分类器的性能一般比评估一个回归器 regressor 更为复杂，所以我们会在这里大篇幅介绍分类器的性能评估，并且它也有多种评估方法。 使用CV衡量准确度 一个比较好的评估模型的办法是使用交叉验证。sk learn提供了一个交叉验证精准度的方法cross val score ，不过有时候若是需要实现一些自定义的目标，也可以实现一个交叉验证的方法。例如： 这个代码实现了 corss ...
2020-02-17 20:01 0 637 推荐指数：
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