阿爾及利亞森林火災數據集 0.導入包 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import ...
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2022-08-22 16:38 0 766 推薦指數:
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連接來源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 傾向於使用准確率,是因為熟悉它的定義,而不是因為它是評估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指標對衡量機器學習的模型性能是非常基本的,特別是在不平衡分布數據集的案例中 ...
傾向於使用准確率,是因為熟悉它的定義,而不是因為它是評估模型的最佳工具! 精度(查准率)和召回率(查全率)等指標對衡量機器學習的模型性能是非常基本的,特別是在不平衡分布數據集的案例中,在周志華教授的「西瓜書」中就特別詳細地介紹了這些概念。 什么是分布不平衡 ...
混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具,它是一個方陣,里面的列和行存放的是樣本的實際類vs預測類的數量。 P =陽性,N =陰性:指的是預測結果。 T=真,F=假:表示 實際結果與預測結果是否一致,一致為真,不一致為假。 TP=真陽性:預測結果為P,且實際與預測一致。 FP=假陽性:預測 ...
歡迎大家前往騰訊雲技術社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 作者:汪毅雄 導語 本文用容易理解的語言和例子來解釋了決策樹三種常見的算法及其優劣、隨機森林的含義,相信能幫助初學者真正地理解相關知識。 決策樹 引言 決策樹,是機器學習中一種非常常見的分類方法,也可以說是 ...
1. 增加更多數據 持有更多的數據永遠是個好主意。相比於去依賴假設和弱相關,更多的數據允許數據進行“自我表達”。數據越多,模型越好,正確率越高。 我明白,有時無法獲得更多數據。比如,在數據科學競賽中,訓練集的數據量是無法增加的。但對於企業項目,我建議,如果可能的話,去索取更多數據。這會減少 ...
導語 提升一個模型的表現有時很困難。如果你們曾經糾結於相似的問題,那我相信你們中很多人會同意我的看法。你會嘗試所有曾學習過的策略和算法,但模型正確率並沒有改善。你會覺得無助和困頓,這是 90% 的數據科學家開始放棄的時候。 不過,這才是考驗真本領的時候!這也是普通的數據科學家跟大師級數據科學家 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80363034 在sklearn的官網上已經對決策樹的實現進行了詳細介紹,這里主要講一下可視化的過程。 安裝和配置GraphViz 首先去下載軟件,我的版本 ...