cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：验证某个模型在某个训练集上的稳定性，输出k个预测精度。 K折交叉验证（k-fold） 把初始训练样本分成k份，其中（k-1）份被用作训练集，剩下一份被用作评估集，这样一共可以对 ...

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 流数据是机器学习领域的一个新兴概念 学习如何使用机器学习模型（如logistic回归）使用PySpark对流数据进行预测 我们将介绍流数据和Spark流的基础知识，然后深入到实现 ...

前言 在我们构建完机器学习模型，经常会遇到训练得到模型无法正确预测，这之后我们往往会采取下面的一些方案： 增加训练数据 减少特征的个数 增加更多的特征 增加多项式特征（X1*X2 ...） 增大lambda的值 减小lambda的值 若是不了解模型具体的问题所在 ...

保存训练好的机器学习模型 当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑一遍，训练时间短还好，要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官网提供了两种保存model的方法：官网地址 1. ...

最近在维护xgboost二分类算子，经过现场客户反馈的问题，模型在评估推理的时候，结果很不理想，实际测试确实模型预测全为1 一开始以为是数据不均匀导致的预测效果差，也尝试了分布均衡的数据以及网格搜索模型参数调参，结果还是同样的效果，问题没出现在这里 接着经过debug后，发现 模型 ...

一、机器学习 1.人工智能与机器学习之间的关系 机器学习是实现人工智能的一种技术手段 2.算法模型 概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！ 作用：算法模型对象内部封装的方程的解就是算法模型预测或则分类的结果 预测：天气预报 分类 ...

机器学习：你需要多少训练数据？ 作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据 ...

内容简介： 利用随机森林方法训练数据集，预测泰坦尼克号哪些人可以获救，主要过程如下： step1:加载源数据集 step2： 数据清洗 step3:进行特征构建 step4：特征构建（2）基于scikit-learn中的LabelEncoder() step5：特征选择 ...