已遷移到我新博客，閱讀體驗更佳基於sklearn的分類器實戰 完整代碼實現見github：click me 一、實驗說明 1.1 任務描述 1.2 數據說明 一共有十個數據集，數據集中的數據屬性有全部是離散型的，有全部是連續型的，也有離散與連續混合型的。通過對各個數據集的瀏覽 ...

這幾天在看 sklearn 的文檔，發現他的分類器有很多，這里做一些簡略的記錄。 大致可以將這些分類器分成兩類： 1）單一分類器，2）集成分類器 一、單一分類器 下面這個例子對一些單一分類器效果做了比較 下圖是效果圖： 二、集成分類器 集成分類器有四種 ...

注：本文是人工智能研究網的學習筆記 ROC是什么 二元分類器（binary classifier）的分類結果 ROC空間 最好的預測模型在左上角，代表100%的靈敏度和0%的虛警率，被稱為完美分類器。 一個隨機猜測模型。會給出從左下角到右上角的沿着對角線的點（對角線被稱作 ...

注：本文是人工智能研究網的學習筆記 准確率 accuracy_score：函數計算分類准確率，返回被正確分類的樣本比例（default）或者是數量（normalize=False） 在多標簽分類問題中，該函數返回子集的准確率，對於一個給定的多標簽樣本，如果預測得到的標簽集合與該樣本 ...

原型 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) 參數 Parameters: alpha : float, optional ...

對比決策樹和隨機森林 隨機森林的袋外數據 在有放回的抽樣中，有一部分數據會被反復抽到，可能有一部分數據一直沒有被抽到，這部分數據就 ...

KNeighborsClassifier參數說明KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', lea ...

了幾種分類器的效果，並直觀的顯示之 效果圖： 說明： 1.原 ...