機器學習筆記：sklearn交叉驗證之KFold與StratifiedKFold
一、交叉驗證 機器學習中常用交叉驗證函數：KFold 和 StratifiedKFold。 方法導入： StratifiedKFold：采用分層划分的方法（分層隨機抽樣思想），驗證集中不同類別占比與原始樣本的比例一致，划分時需傳入標簽特征 KFold：默認隨機划分訓練集、驗證集 ...
原文：機器學習- Sklearn (交叉驗證和Pipeline)
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，因為有些數據可能因為數據的分布很不平均，導致咱們訓練的模型雖然在咱們的數據集里面的表現很好，但是在實 ...
2020-01-26 20:31 0 2769 推薦指數：
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