sklearn.model_selection 第3页

Sklearn介绍（sklearn优点）

简单概念回顾监督学习与无监督学习最大的区别就是有没有标签工业应用中主要是用监督学习分类任务和回归任务...

sklearn-决策树分类器（决策树 python sklearn）

sklearn-决策树分类器导入头文件...

极简sklearn-决策树(三)（sklearn决策树剪枝）

前言上一篇中我们经过调参，把红酒数据集的准确率从88%调到94%,还算不错的成绩，但这个模型的准确率真有这么高么？...

机器学习之决策树在sklearn中的实现

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，首先声明一下，我的开发环境是Jupyterlab，所用的库和版本大家参考：Python3.7.1（你的版本至少要3.4以上Scikit-learn...

SKLearn分类树在合成数集上的表现

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，这里是我的sklearn课堂我的开发环境是Jupyterlab，所用的库和版本大家参考：Python3.7.1（你的版本至少要3.4以上Scikit-learn0.20.0（你的版本至少要0.20Graphviz0.8.4(没有画不出决策树哦，安...

sklearn中的特征选择:单变量选择法从理论到实战【上】

在特征选择中，最适合在探索阶段使用的就是过滤式的方法，比如方差阈值法和单变量选择法。在上一篇文章中我们介绍了如何在sklearn中使用方差阈值法，那么今天我们就进一步介绍更加实用、有效的单变量选择法。sklearn中的单变量选择法单变量选择法的主要思路是根据某些统计检验的方法分别对每个变量进行检验，...

机器学习之sklearn数据集（sklearn数据集有哪些）

本篇文章主要介绍sklearn数据集及其分类，快速获取用于学习的数据。数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效...

sklearn中的特征选择:单变量选择法【上】

在特征选择中，最适合在探索阶段使用的就是过滤式的方法，比如方差阈值法和单变量选择法。在上一篇文章中我们介绍了如何在sklearn中使用方差阈值法，那么今天我们就进一步介绍更加实用、有效的单变量选择法。sklearn中的单变量选择法单变量选择法的主要思路是根据某些统计检验的方法分别对每个变量进行检验，...

机器学习- Sklearn (交叉验证和Pipeline)

前面已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响，因为有些...

使用sklearn和Pandas进行特征选择

特征选择是执行任何机器学习任务时的首要和重要步骤之一。数据集中的特征表示列。当我们得到机器学习数据集时，不一定每列（特征）都会对输出变量产生影响。如果我们在机器学习模型中添加这些不相关的特征，它将使模型变差（GarbageInGarbageOut）。这就需要进行特征选择。在Pandas中实现特...