阿尔及利亚森林火灾数据集 0.导入包 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import ...
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2022-08-22 16:38 0 766 推荐指数:
阿尔及利亚森林火灾数据集 0.导入包 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import ...
连接来源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中 ...
倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 什么是分布不平衡 ...
混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具,它是一个方阵,里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P =阳性,N =阴性:指的是预测结果。 T=真,F=假:表示 实际结果与预测结果是否一致,一致为真,不一致为假。 TP=真阳性:预测结果为P,且实际与预测一致。 FP=假阳性:预测 ...
欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:汪毅雄 导语 本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义,相信能帮助初学者真正地理解相关知识。 决策树 引言 决策树,是机器学习中一种非常常见的分类方法,也可以说是 ...
1. 增加更多数据 持有更多的数据永远是个好主意。相比于去依赖假设和弱相关,更多的数据允许数据进行“自我表达”。数据越多,模型越好,正确率越高。 我明白,有时无法获得更多数据。比如,在数据科学竞赛中,训练集的数据量是无法增加的。但对于企业项目,我建议,如果可能的话,去索取更多数据。这会减少 ...
导语 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题,那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法,但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿,这是 90% 的数据科学家开始放弃的时候。 不过,这才是考验真本领的时候!这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80363034 在sklearn的官网上已经对决策树的实现进行了详细介绍,这里主要讲一下可视化的过程。 安装和配置GraphViz 首先去下载软件,我的版本 ...