，可以通過以下方法獲得學習器模型的參數列表和當前取值：estimator.get_params() skl ...

　　本文結合sklearn中的特征選擇的方法，講解相關方法函數及參數的含義。 1. 移除低方差特征 　　方差越大的特征，可以認為是對目標變量越有影響的特征，是我們需要研究的特征。可以利用 VarianceThreshold，移除方差不滿足一定閾值的特征。 　　class ...

train_test_split是sklearn中用於划分數據集，即將原始數據集划分成測試集和訓練集兩部分的函數。 1. 其函數源代碼是： 2. 參數 train_size：訓練集大小 　　float：0-1之間，表示訓練集所占的比例 　　int：直接指定訓練 ...

1.SVM簡介 　　SVM方法建立在統計學VC維和結構風險最小化原則上，既可以用於分類（二/多分類）、也可用於回歸和異常值檢測。SVM具有良好的魯棒性，對未知數據擁有很強的泛化能力，特別是在數據量較少的情況下，相較其他傳統機器學習算法具有更優的性能。　 　　使用SVM作為模型時，通常采用如下流 ...

引自https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/47948779 回歸分析是建模和分析數據的重要工具。本文解釋了回歸分析的內涵及其優勢，重點總結了 ...

進行參數的選擇是一個重要的步驟。在機器學習當中需要我們手動輸入的參數叫做超參數，其余的參數需要依靠數據來進行訓練，不需要我們手動設定。進行超參數選擇的過程叫做調參。 進行調參應該有一下准備條件： 一個學習器 一個參數空間 一個從參數空間當中尋找參數的方法 一個交叉驗證的規則 ...

sklearn中的算法可以分為如下幾部分 分類算法 回歸算法 聚類算法 降維算法 模型優化 文本預處理 其中分類算法和回歸算法又叫做監督學習，聚類算法和降維算法又叫做非監督學習。 1.分類算法 KNN算法 from ...

Methods apply(X) Apply trees in the forest to X, return leaf indic ...