原文:机器学习sklearn(三十一):Pipeline(管道)和 FeatureUnion(特征联合): 合并的评估器

变换器 Transformers 通常与分类器,回归器或其他的学习器组合在一起以构建复合估计器。 完成这件事的最常用工具是Pipeline。 Pipeline 经常与 FeatureUnion 结合起来使用。 FeatureUnion 用于将变换器 transformers 的输出串联到复合特征空间 composite feature space 中。 TransformedTargetRegre ...

2021-06-20 13:30 0 182 推荐指数:

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机器学习- Sklearn (交叉验证和Pipeline)

前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲,但是在实践中却会经常要用到的,那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响 ...

Mon Jan 27 04:31:00 CST 2020 0 2769
sklearn 中的 Pipeline 机制 和FeatureUnion

一、pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator,这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程,比如feature selection->normalization->classification ...

Fri Jun 09 17:31:00 CST 2017 0 6335
机器学习sklearn(二十二): 模型评估(二)交叉验证:评估估算的表现(二)计算交叉验证的指标

计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据,拟合模型和计算连续 5 次的分数(每次不同分割)来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: 评分 ...

Sun Jun 20 05:41:00 CST 2021 0 207
二、机器学习模型评估

二、机器学习模型评估 2.1 模型评估:基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...

Wed Jul 21 22:14:00 CST 2021 0 138
 
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