使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(6)—模型調優
(4)—數據預處理 5.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(5)—訓練模型 6.使用sklear ...
原文：數據挖掘--模型參數調優
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。 metrics里面的很多函數名不直接傳入scoring后面，因為有一些函數需要傳入特定的參數才能夠使用。比如在使用fbeta ...
2020-04-06 20:32 0 749 推薦指數：
相關推薦
數據挖掘模型
挖掘建模根據挖掘目標和數據形式可建立：分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測等模型 1.分類與預測 分類與預測是預測問題的兩種主要類型，分類主要是：預測分類標號（離散屬性）；預測主要是：建立連續值函數模型，預測給定自變量對應的因變量的值。 1.1 實現過程 （1）分類 ...
數據挖掘——模型融合
模型融合 介紹：模型融合通常可以在各種不同的機器學習任務中使結果獲得提升。顧名思義，模型融合就是綜合考慮不同模型的情況，並將它們的結果融合到一起。具體內容會從以下幾個方面來講： 1、Voting 2、Averaging 3、Ranking 4、Bagging 5、Boosting ...
數據挖掘——模型融合
模型融合 介紹：模型融合通常可以在各種不同的機器學習任務中使結果獲得提升。顧名思義，模型融合就是綜合考慮不同模型的情況，並將它們的結果融合到一起。具體內容會從以下幾個方面來講： 1、Voting 2、Averaging 3、Ranking 4、Bagging 5、Boosting ...
XGBoost模型的參數調優
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 ...
模型評估和參數調優
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 1. 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_ ...
【Spark調優】內存模型與參數調優
【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內存模型、常見參數及調優
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 ...