前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講，但是在實踐中卻會經常要用到的，那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...

總結 K近鄰法的工作原理：某個未知類型點的特征數據距離K個已有類型近鄰點特征數據的距離，根據這個距離對未知類型的數據進行分類 KNN模型超參數K值：K值不同會導致分類結果的不同 距離：采用歐幾里得公式求得距離 適用范圍：KNN ...

計算交叉驗證的指標 使用交叉驗證最簡單的方法是在估計器和數據集上調用 cross_val_score 輔助函數。 下面的示例展示了如何通過分割數據，擬合模型和計算連續 5 次的分數（每次不同分割）來估計 linear kernel 支持向量機在 iris 數據集上的精度: 評分 ...

訓練機器學習模型的關鍵一步是要評估模型的泛化能力。如果我們訓練好模型后，還是用訓練集取評估模型的性能，這顯然是不符合邏輯的。一個模型如果性能不好，要么是因為模型過於復雜導致過擬合(高方差)，要么是模型過於簡單導致導致欠擬合(高偏差)。可是用什么方法評價模型的性能呢？這就是這一節要解決的問題 ...

spark 模型選擇與超參調優 機器學習可以簡單的歸納為 通過數據訓練y = f(x) 的過程，因此定義完訓練模型之后，就需要考慮如何選擇最終我們認為最優的模型。 如何選擇最優的模型，就是本篇的主要內容： 模型驗證的方法 超參數的選擇 評估函數的選擇 模型驗證 ...

本文章部分內容基於之前的一篇專欄文章：統計學習引論 在機器學習里，通常來說我們不能將全部用於數據訓練模型，否則我們將沒有數據集對該模型進行驗證，從而評估我們的模型的預測效果。為了解決這一問題，有如下常用的方法： 1.The Validation Set Approach 第一種是最簡單 ...

參考博客：http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/51340070 在以前的網絡訓練中，有關於驗證集一直比較疑惑，在一些機器學習的教程中，都會提到，將數據集分為三部分，即訓練集，驗證集與測試集，但是由於工作中涉及到的都是神經網絡的訓練 ...

機器學習中的過擬合和欠擬合 1、機器學習算法對於整體的數據訓練和擬合，以典型的多元線性回歸的方式為例，通過設定擬合的最高次數，然后對比輸出的曲線結果可以看出，隨着擬合函數次數的增大，其擬合線性回歸模型的R2的值在不斷地增大，均方差也在不斷地減小，看起來擬合的結果越來越准確，其實質只是對於所存 ...