原文:機器學習使用sklearn進行模型訓練、預測和評價

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 份被用作訓練集,剩下一份被用作評估集,這樣一共可以對分類器做k次訓練,並且得到k個訓練結果。 模型的訓練 預測和評價 整個過程結束。需要說明的是調用K折交叉驗證,結果輸 ...

2018-12-21 10:22 0 2756 推薦指數:

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Tue May 07 05:52:00 CST 2019 22 3279
機器學習模型進行predict預測時,預測全為1

最近在維護xgboost二分類算子,經過現場客戶反饋的問題,模型在評估推理的時候,結果很不理想,實際測試確實模型預測全為1 一開始以為是數據不均勻導致的預測效果差,也嘗試了分布均衡的數據以及網格搜索模型參數調參,結果還是同樣的效果,問題沒出現在這里 接着經過debug后,發現 模型 ...

Wed Mar 16 01:18:00 CST 2022 0 1318
利用機器學習模型對PySpark流數據進行預測

作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 流數據是機器學習領域的一個新興概念 學習如何使用機器學習模型(如logistic回歸)使用PySpark對流數據進行預測 我們將介紹流數據和Spark流的基礎知識,然后深入到實現 ...

Fri Sep 18 07:35:00 CST 2020 0 727
機器學習使用sklearn構造決策樹模型

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 ...

Tue Jul 30 17:19:00 CST 2019 0 884
Python機器學習筆記:使用Keras進行回歸預測

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Wed Jan 02 23:39:00 CST 2019 0 2718
 
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