k近邻法（k-nearest neighbor, kNN） 是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行 ...

随机森林是一种元估计量，它适合数据集各个子样本上的许多决策树分类器，并使用平均数来提高预测准确性和控制过度拟合。子样本大小由max_samples参数bootstrap=True (default)控 ...

用法如下： 可选参数 C：正则化参数。正则化的强度与C成反比。必须严格为正。惩罚是平方的l2惩罚。(默认1.0)， 惩罚参数越小，容忍性就越大 kernel：核函数类型，可 ...

决策树参数如下： 可选参数： criterion：分裂节点所用的标准，可选“gini”, “entropy”，默认“gini”。 splitter：用于在每个节点上选择拆分 ...