sklearn.model_selection.learning_curve學習曲線
這個函數的作用為：對於不同大小的訓練集，確定交叉驗證訓練和測試的分數。一個交叉驗證發生器將整個數據集分割k次，分割成訓練集和測試集。不同大小的訓練集的子集將會被用來訓練評估器並且對於每一個大小的訓練子集都會產生一個分數，然后測試集的分數也會計算。然后，對於每一個訓練子集，運行k次之后的所有這些 ...
原文：sklearn.model_selection.validation_curve 驗證曲線
驗證曲線是用來提高模型的性能，驗證曲線和學習曲線很相近，不同的是這里畫出的是不同參數下模型的准確率而不是不同訓練集大小下的准確率，主要用來調參，validation curve方法使用采樣k折交叉驗證來評估模型的性能。 參數： param name ：str，要評估的參數值，如果當model為SVC時，改變gamma的值，求最好的那個gamma值 param range：參數的范圍 返回： tra ...
2020-09-08 16:52 0 442 推薦指數：
相關推薦
validation curve 驗證曲線與超參數
驗證曲線的作用 我們知道誤差由偏差（bias）、方差（variance）和噪聲（noise）責成。 偏差：模型對於不同的訓練樣本集，預測結果的平均誤差。 方差：模型對於不同訓練樣本集的敏感程度 噪聲：數據集本身的一項屬性 同樣的數據（cos函數上的點加上噪聲），我們用同樣的模型 ...
sklearn.model_selection
划分數據集方法： 留出法（train_test_split） 交叉驗證法 KFold方法 k折交叉驗證 RepeatedKFold p次k折交叉驗證 LeaveOneOut 留一法 LeavePOut 留P法 ShuffleSplit ...
sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 分層抽樣（交叉驗證法的一種）
sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 主要用於數據不均勻的時候，比如在醫療數據當中得癌症的人比不得癌症的人少很多，此交叉驗證對象是StratifiedKFold和ShuffleSplit的合並，返回分層的隨機折疊。折疊是通過保留每個類別的樣品 ...
【python sklearn 機器學習】sklearn.model_selection 介紹
：sklearn.model_selection。這個模塊主要是對數據的分割，以及與數據划分相關的功能。會在哪里划分數據 ...
【sklearn】網格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV
GridSearchCV用於系統地遍歷模型的多種參數組合，通過交叉驗證確定最佳參數。 1.GridSearchCV參數 # 不常用的參數 pre_dispatch 沒看懂 refit 默認為True 在參數搜索 ...
webapi Model Validation 模型驗證
通常情況下，對於那些經常為別人提供數據接口的開發人員來說，對於調用方傳遞過來的參數都會有驗證處理。例如： if (string.IsNullOrEmpty(entity.Name)) { //當姓名為空時 ...
sklearn.model_selection 的train_test_split方法和參數
train_test_split是sklearn中用於划分數據集，即將原始數據集划分成測試集和訓練集兩部分的函數。 1. 其函數源代碼是： 2. 參數 train_size：訓練集大小 float：0-1之間，表示訓練集所占的比例 int：直接指定訓練 ...