原文:Sklearn工具包及模型評估

一 Sklearn工具包介紹 scikit learn,又寫作sklearn,是一個開源的基於python語言的機器學習工具包。它通過NumPy, SciPy和Matplotlib等python數值計算的庫實現高效的算法應用,並且涵蓋了幾乎所有主流機器學習算法。 官網:https: scikit learn.org stable index.html 常用模塊 Sklearn中常用模塊:分類 Cl ...

2020-09-11 17:31 0 618 推薦指數:

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sklearn 模型選擇和評估

一、模型驗證方法如下: 通過交叉驗證得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 對每個輸入數據點產生交叉驗證估計:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 計算並繪制模型的學習率 ...

Mon Jun 12 01:22:00 CST 2017 0 5715
模型的性能評估(二) 用sklearn進行模型評估

sklearn當中,可以在三個地方進行模型評估 1:各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的,不可改變,這種方法比較簡單。這種方法受模型的影響, 2:用交叉驗證cross_val_score,或者參數調試 ...

Sat Mar 24 05:40:00 CST 2018 0 1537
sklearn中的模型評估-構建評估函數

1.介紹 有三種不同的方法來評估一個模型的預測質量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一個score方法,它提供了一個缺省的評估法則來解決問題。 Scoring參數:使用cross-validation的模型評估工具,依賴於內部 ...

Fri Jun 09 04:48:00 CST 2017 2 67558
sklearn——metrics模型評估指標

一、簡介 sklearn.metrics中包含了許多模型評估指標,例如決定系數R2、准確度等,下面對常用的分類模型與回歸模型評估指標做一個區分歸納, 二、分類模型指標 1、准確率   分類准確率分數是指所有分類正確的百分比。分類准確率這一衡量分類器的標准比較容易理解,但是它不能告訴 ...

Wed Sep 25 23:58:00 CST 2019 0 2741
sklearn模型評估和預測

一、模型驗證方法如下: 通過交叉驗證得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 對每個輸入數據點產生交叉驗證估計:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 計算並繪制模型的學習率 ...

Fri Nov 01 01:33:00 CST 2019 0 1375
Hutool工具包

Hutool工具包 集常用的java工具類為一體的工具包,你值得擁有 Hutool https://www.hutool.cn/docs/#/ 一:包含組件 二:最喜歡用的時間 DateUtil , 更詳細的請進入文檔查看 https ...

Mon Feb 01 18:04:00 CST 2021 0 833
R工具包

的把這個文檔漢化了,所以大家一起享受吧。 這里有很多非常不錯的R工具. 該想法來自於awesom ...

Thu Mar 02 01:09:00 CST 2017 0 1630
滲透工具包

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Fri Feb 28 04:20:00 CST 2020 2 1345
 
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