sklearn.model_selection 第5页
- 膜拜!来自Kaggle金牌大佬的 Python数据挖掘框架
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很多同学在学习机器学习时往往掉进了不停看书、刷视频的，但缺少实际项目训练的坑，有时想去练习却又找不到一个足够完整的教程，本项目翻译自kaggle入门项目Titanic金牌获得者的Kernel，该篇文章通过大家并不陌生的泰坦尼克数据集详细的介绍了如何分析问题、数据预处理、建立模型、特征选择、模型评估与...
- 用sklearn pipeline减少ML项目代码提高可读性
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在构建和部署机器学习模型时，最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作，这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。在ML世界中，采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们，这篇文章就是为你准备的。我将通过一个简单的用例，首先尝试通过采用一个简...
- 用Python开发一个自然语言处理模型，并用Flask进行部署
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截住到目前为止，我们已经开发了许多机器学习模型，对测试数据进行了数值预测，并测试了结果。实际上，生成预测只是机器学习项目的一部分，尽管它是我认为最重要的部分。今天我们来创建一个用于文档分类、垃圾过滤的自然语言处理模型，使用机器学习来检测垃圾短信文本消息。我们的ML系统工作流程如下：离线训练->...
- 极限决策树
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网格搜索、管道、决策树、支持向量机、Hyperparameter调优、混淆矩阵、ROC曲线，如果你三个月前向我提起这些术语，我绝对不知道你在说什么。然而我刚刚完成了一个项目，使用了所有这些技术、方法和工具。我的大脑已经接受了每天都会被新概念淹没的事实，并期待着能够立即将它们投入使用。...
- 极简sklearn-决策树(三)
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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？...
- 机器学习葡萄酒质量预测模型教程
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本文介绍如何利用机器学习模型根据各种特征预测葡萄酒质量。从这里下载分析数据集。葡萄酒数据集包含以下特征：Inputvariables(basedonphysicochemicaltests):fixedacidity,volatileacidity,citricacid,re...
- 机器学习第一步，这是一篇手把手的随机森林入门实战
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TowardsDataScience作者：AlexanderCheng机器之心编译参与：高璇、思到了2020年，我们已经能找到很多好玩的机器学习教程。本文则从最流行的随机森林出发，手把手教你构建一个模型，它的完整流程到底是什么样的。...
- 机器学习模型五花八门不知道怎么选这份指南告诉你
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来源：授权自AI科技大本营（ID：rgznai100）本文约4900字，建议阅读10分钟。本文我们将探讨不同的机器学习模型，以及每个模型合理的使用场景。...
- 机器学习入门 5 决策树算法实战sklearn实现决策树 沉船幸存者预测
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各位同学好，今天和大家分享一下python机器学习中的决策树算法，在上一节中我介绍了决策树算法的基本原理，这一节，我将通过实例应用带大家进一步认识这个算法。文末有完整代码和数据集，需要的自取。那我们开始吧！...