Python之ML--模型评估与参数调优
Python之ML–模型评估与参数调优 主要知识点如下： 模型性能的无偏估计 处理机器学习算法常见问题 机器学习模型调优 使用不同的性能指标评估预测模型 一.基于流水线的工作流 本节使用scikit-learn中的Pipline类.它使得我们可以拟合 ...
原文：模型评估和参数调优
模型评估和参数调优 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http: www.ptpress.com.cn . 准确率 准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例， 即 其中 n correct 为被正确分类的样本个数， n total 为总样本的个数。 准确率存在明显的缺陷，当不同类别的样本比例非常不 ...
2020-02-18 22:30 0 1673 推荐指数：
相关推荐
XGBoost模型的参数调优
XGBoost算法在实际运行的过程中，可以通过以下要点进行参数调优： （1）添加正则项： 在模型参数中添加正则项，或加大正则项的惩罚力度，即通过调整加权参数，从而避免模型出现过拟合的情况。 （2）控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数，视乎样本量大小决定，对于１０万 ...
【Spark调优】内存模型与参数调优
【Spark内存模型】 Spark在一个executor中的内存分为3块：storage内存、execution内存、other内存。 1. storage内存：存储broadcast，cache，persist数据的地方。 2. execution内存：执行内存，join ...
jvm内存模型、常见参数及调优
JVM内存结构： 主要分为：方法区、堆、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器，其中方法区和堆是线程共享的，其他的都是线程隔离的。 方法区： 主要存放类的信息、静态变量、常量、编译后的方法代码，永 ...
数据挖掘--模型参数调优
模型评估 使用metric函数来进行评分 sklearn.metrics里面提供了一些函数来帮助我们进行评分。其中里面以_score结尾的函数的返回值越大，模型的性能越好。而以_error或_loss结尾的函数，返回值越小，表示模型性能越好。从命名上来看，这一点不难理解 ...
评价指标的局限性、ROC曲线、余弦距离、A/B测试、模型评估的方法、超参数调优、过拟合与欠拟合
因素。 解决方法：可以使用平均准确率（每个类别下的样本准确率的算术平均）作为模型评估的指标；也可能是其他问题： ...
python机器学习模型参数调优
...
RandomForest 随机森林算法与模型参数的调优
公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林（RandomForest）算法。 1，集成算法之 bagging 算法 ...