Python sklearn拆分訓練集、測試集及預測導出評分 決策樹
機器學習入門 （注：無基礎可快速入門，想提高准確率還得多下功夫，文中各名詞不做過多解釋） Python語言、pandas包、sklearn包 建議在Jupyter環境操作 操作步驟 1.pandas包加載給機器學習訓練的表格 依照機器學習領域的習慣，我們把特征叫做X ...
原文：sklearn KMeans在訓練集上訓練，在預測集上預測
一般在有監督訓練中，我們很自然地會用如下模式去預測測試集的分類： 以svm為例 那么無監督訓練中是否也可以在一個數據集上訓練，然后用訓練好的模型直接調用predict 函數在另一個數據集上進行預測呢 答案是：可以的 下面我們以KMeans為例說明。 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets ...
2020-09-07 12:00 0 993 推薦指數：
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