sklearn 中 模型保存有两种方式，版本不同，可查看官网，这里只做简单记录 方式一：序列化 序列化 的具体用法请自行研究 方式二：joblib　　【推荐】 可以保 ...

先看下ababoost和决策树效果对比 输出学习曲线 分析：随着样本数的增加，单决策树的预测精度稳定在0.5左右，是个弱分类器，而adaboost预测精度在0.85左右，明显 ...

sklearn中实现了adaboost分类和回归，即AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor， AdaBoostClassifier 实现了两种方法，即 SAMME ...

ROC、AUC 的理论知识 请参考我的博客 分类模型评估 本文旨在 总结 其在 SKlearn 中的用法 基础用法 先看源码 然后看一个最普通的示例，包括 ROC 的 ...

缺失值几种处理方式：不处理，删除，插值，前两种没什么说的，说说插值吧。 插值有多种方式 1. 均值、中位数、众数、固定值、插值 2. 邻近插值 3. 回归方法插值：曲线拟合 4. 插值 ...

数据规范化就是消除量纲的影响，这点很重要。 对算法的作用 在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归、神经网络、svm，规范化能加快求解速度， 在以距离计算为核心的算法中，譬如KNN、Km ...