使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(1)
(4)—數據預處理 5.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(5)—訓練模型 6.使用sklear ...
原文：使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(6)—模型調優
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這里是原文 目錄 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 數據挖掘的步驟 1.2 數據初貌 1.3 關鍵技術並行處理 並行處理 2.1 整體並行處理 2.2 部分並行處理流水線處理自動化調參持久化回顧總結參考資料使用 ...
使用sklearn優雅地進行數據挖掘
目錄 1 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 數據挖掘的步驟 1.2 數據初貌 1.3 關鍵技術2 並行處理 2.1 整體並行處理 2.2 部分並行處理3 流水線處理4 自動化調參5 持久化6 回顧7 總結8 參考資料 1 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 ...
數據挖掘--模型參數調優
模型評估 使用metric函數來進行評分 sklearn.metrics里面提供了一些函數來幫助我們進行評分。其中里面以_score結尾的函數的返回值越大，模型的性能越好。而以_error或_loss結尾的函數，返回值越小，表示模型性能越好。從命名上來看，這一點不難理解 ...