今天介紹一個機器學習包，sklearn。其功能模塊有regression\classification\clustering\Dimensionality reduction\data preprocessing\model selection 對我來說，常用的主要有regression（SVR ...

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：驗證某個模型在某個訓練集上的穩定性，輸出k個預測精度。 K折交叉驗證（k-fold） 把初始訓練樣本分成k份，其中（k-1）份被用作訓練集，剩下一份被用作評估集，這樣一共可以對 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 系列 《使用sklearn進行集成學習——理論》 《使用sklearn進行集成學習——實踐》 目錄 1 前言2 集成學習是什么？3 偏差和方差 　　3.1 ...

系列 《使用sklearn進行集成學習——理論》 《使用sklearn進行集成學習——實踐》 目錄 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting參數詳解2 如何調參？　　2.1 調參的目標：偏差和方差的協調　　2.2 參數對整體模型性能的影響 ...

系列 《使用sklearn進行集成學習——理論》 《使用sklearn進行集成學習——實踐》 目錄 1 前言2 集成學習是什么？3 偏差和方差 　　3.1 模型的偏差和方差是什么？ 　　3.2 bagging的偏差和方差 　　3.3 boosting的偏差和方差 　　3.4 ...

原文地址：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻譯：Tacey Wong 概要： 該章節，我們將介紹貫穿scikit-learn使用中的“機器學習（Machine Learning）”這個詞 ...

一、任務基礎 導入所需要的庫 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加載sklearn內置數據集 ，查看數據描述 from ...

在sklearn當中，可以在三個地方進行模型的評估 1：各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的，不可改變，這種方法比較簡單。這種方法受模型的影響， 2：用交叉驗證cross_val_score，或者參數調試 ...