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 ...

原文地址：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻譯：Tacey Wong 概要： 該章節，我們將介紹 ...

本例模擬一個多標簽文檔分類問題.數據集基於下面的處理隨機生成: 選取標簽的數目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,選取類別C:多項式(c~Multinomial,thet ...

注：本文是人工智能研究網的學習筆記 Precision和Recall都能夠從下面的TP,TN,FP,FN里面計算出來。 幾個縮寫的含義： 縮寫 含義 ...

朴素貝葉斯是一個很不錯的分類器，在使用朴素貝葉斯分類器划分郵件有關於朴素貝葉斯的簡單介紹。 若一個樣本有n個特征，分別用x1,x2,...,xn表示，將其划分到類yk的可能性P(yk|x1,x2,. ...

本例構建一個管道來進行降維和預測的工作:先降維,接着通過支持向量分類器進行預測.本例將演示與在網格搜索過程進行單變量特征選擇相比,怎樣使用GrideSearchCV和管道來優化單一的CV跑無監督的PC ...

對生成的數據進行保序回歸的一個實例.保序回歸能在訓練數據上發現一個非遞減逼近函數的同時最小化均方誤差。這樣的模型的好處是，它不用假設任何形式的目標函數，(如線性)。為了比較，這里用一個線性回歸作為參照 ...

原文網址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻譯:Tacey W ...

翻譯：Tacey Wong 統計學習： 隨着科學實驗數據的迅速增長，機器學習成了一種越來越重要的技術。問題從構建一個預測函數將不同的觀察數據聯系起來，到將觀測數據分類，或者從未標記數據 ...

preprocess Logistic Regression LightGBM 1. 二分類 2.多分類 XGBoost 1. 二分類 處理正負樣本不均勻的案例 ...