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 ...

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 ...

前言 在我們構建完機器學習模型，經常會遇到訓練得到模型無法正確預測，這之后我們往往會采取下面的一些方案： 增加訓練數據 減少特征的個數 增加更多的特征 增加多項式特征（X1*X2 ...） 增大lambda的值 減小lambda的值 若是不了解模型具體的問題所在 ...

保存訓練好的機器學習模型 當我們訓練好一個model后，下次如果還想用這個model，我們就需要把這個model保存下來，下次直接導入就好了，不然每次都跑一遍，訓練時間短還好，要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官網提供了兩種保存model的方法：官網地址 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 ...

一、機器學習 1.人工智能與機器學習之間的關系 機器學習是實現人工智能的一種技術手段 2.算法模型 概念：特殊對象。該對象內部封裝了某種還沒有求出解的方程！ 作用：算法模型對象內部封裝的方程的解就是算法模型預測或則分類的結果 預測：天氣預報 分類 ...

機器學習：你需要多少訓練數據？ 作者為Google 軟件工程師，美國西北大學電子信息工程博士，擅長大規模分布式系統，編譯器和數據庫。 從谷歌的機器學習代碼中得知，目前需要一萬億個訓練樣本 訓練數據的特性和數量是決定一個模型性能好壞的最主要因素。一旦你對一個模型輸入比較全面的訓練數據 ...

內容簡介： 利用隨機森林方法訓練數據集，預測泰坦尼克號哪些人可以獲救，主要過程如下： step1:加載源數據集 step2： 數據清洗 step3:進行特征構建 step4：特征構建（2）基於scikit-learn中的LabelEncoder() step5：特征選擇 ...