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- sklearn交叉验证
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交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓...
- sklearn中的特征选择单变量选择法从理论到实战【上】
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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，...
- sklearn中的特征选择单变量选择法【上】
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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，...
- sklearn-决策树分类器
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sklearn-决策树分类器导入头文件...
- sklearn 1.4发布引入重要新功能
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升级方法...
- Scikit-learn的基本使用流程(以鸢尾花分类为例)
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1.导入依赖库：fromsklearnimportmodel_selection#用于交叉验证等...
- Scikit-learn新版本发布，一行代码秒升级
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十三发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAIScikit-learn，这个强大的Python包，一直深受机器学习玩家青睐。而近日，scikit-learn官方发布了0.22最终版本。...
- Python sklearn各分类算法及调参调优(四)
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最近在学习分类算法及Python的相关实现，感觉灰常有趣，在此将所了解的内容归纳，分享一下，整体内容主要包含以下几点：通过seaborn实现数据集不同特征之间的关系以及分布的可视化；...
- Python sklearn各分类算法及调参调优(二)
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最近在学习分类算法及Python的相关实现，比较有趣，在此将所了解的内容归纳，分享一下，整体内容主要包含以下几点：通过seaborn实现数据集不同特征之间的关系以及分布的可视化；...