Python之ML–模型評估與參數調優 主要知識點如下: 模型性能的無偏估計 處理機器學習算法常見問題 機器學習模型調優 使用不同的性能指標評估預測模型 一.基於流水線的工作流 本節使用scikit-learn中的Pipline類.它使得我們可以擬合 ...
模型評估和參數調優 本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式圖片均出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http: www.ptpress.com.cn . 准確率 准確率是指分類正確的樣本占總樣本個數的比例, 即 其中 n correct 為被正確分類的樣本個數, n total 為總樣本的個數。 准確率存在明顯的缺陷,當不同類別的樣本比例非常不 ...
2020-02-18 22:30 0 1673 推薦指數:
Python之ML–模型評估與參數調優 主要知識點如下: 模型性能的無偏估計 處理機器學習算法常見問題 機器學習模型調優 使用不同的性能指標評估預測模型 一.基於流水線的工作流 本節使用scikit-learn中的Pipline類.它使得我們可以擬合 ...
XGBoost算法在實際運行的過程中,可以通過以下要點進行參數調優: (1)添加正則項: 在模型參數中添加正則項,或加大正則項的懲罰力度,即通過調整加權參數,從而避免模型出現過擬合的情況。 (2)控制決策樹的層數: 通過葉子結點數目控制決策樹的層數,視乎樣本量大小決定,對於10萬 ...
【Spark內存模型】 Spark在一個executor中的內存分為3塊:storage內存、execution內存、other內存。 1. storage內存:存儲broadcast,cache,persist數據的地方。 2. execution內存:執行內存,join ...
JVM內存結構: 主要分為:方法區、堆、虛擬機棧、本地方法棧、程序計數器,其中方法區和堆是線程共享的,其他的都是線程隔離的。 方法區: 主要存放類的信息、靜態變量、常量、編譯后的方法代碼,永 ...
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 ...
因素。 解決方法:可以使用平均准確率(每個類別下的樣本准確率的算術平均)作為模型評估的指標;也可能是其他問題: ...
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公號:碼農充電站pro 主頁:https://codeshellme.github.io 本篇文章來介紹隨機森林(RandomForest)算法。 1,集成算法之 bagging 算法 ...