用scikit-learn来评价模型质量，为了更好地挑拣出结果的差异，采用了十折交叉验证（10-fold cross validation）方法。
sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)
kfold交叉验证，直接随机的将数据划分为k折。看代码中的划分，只需要一个X就可以决定了，不受class和group这两个影响。
K折交叉验证：将样本切成K份，每次取其中一份做为测试集，剩余的K-1份做为训练集。根据训练训练出模型或者假设函数。 把这个模型放到测试集上，得到分类率。计算k次求得的分类率的平均值，作为该模型或者假设函数的真实分类率。
假设有个未知模型具有一个或多个待定的参数，且有一个数据集能够反映该模型的特征属性（训练集）。
In this recipe, we'll quickly look at stratified k-fold valuation. We've walked through different recipes where the class representation was unbalanced in some manner. Stratified k-fold is nice because its scheme is specifically designed to maintain the class proportions.
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以获得最佳表现的最佳方法。 例如，我们可以定义一个树的数量（n_estimators）和树大小（max_depth）的网格，通过将网格定义为：
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型，需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
最后一列是第九列分别是0,1这里笔者应该能猜到这是患病与否的标致，0就是没有糖尿病，1就是有糖尿病。
在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：
防止过拟合的参数： max_depth 树的深度，不要设置的太大； num_leaves 应该小于 2^(max_depth)，否则可能会导致过拟合； min_child_samples 较大的值可以避免生成一个过深的树, 避免过拟合，但有可能导致欠拟合； min_sum_hessian_in_leaf 设置较大防止过拟合； feature_fraction 和 bagging_fraction都可以降低过拟合； 正则化参数lambda_l1(reg_alpha), lambda_l2(reg_lambda)。
现在的训练可能很少用到交叉验证（cross-validate）， 因为我现在处理的数据集规模庞大，如果使用交叉验证则会花费很长的时间。但是交叉验证的重要性有目共睹的，无论你是在使用小数据集做算法的改进，还是在Kaggle上打比赛，交叉验证都能够帮助我们防止过拟合，交叉验证的重要性已经不止一次的在kaggle的比赛中被证明了，所以请记住这句话：In CV we trust。
为什么要评估模型的泛化能力，相信这个大家应该没有疑惑，一个模型如果性能不好，要么是因为模型过于复杂导致过拟合(高方差)，要么是模型过于简单导致导致欠拟合(高偏差)。如何评估它，用什么数据来评估它，成为了模型评估需要重点考虑的问题。
Dropout是神经网络和深度学习模型的简单而有效的正则化技术。 在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。 看完这篇文章后，你会知道： D
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。
在这篇文章中，你将发现Dropout正则化技术，以及如何使用Keras将其应用于Python中的模型。
特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?（sklearn自带小型数据集）即使是最简单的算法也能得到如此美妙的结果，这
关于交叉验证,我在之前的文章中已经进行了简单的介绍,而现在我们则通过几个更加详尽的例子.详细的介绍
以kaggle的SIIM-ISIC Melanoma Classification比赛：https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification ； 介绍efficientnet模型在分类任务上的使用。
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。
一年又快要过去了，这篇本来是要新年发的文章，还好赶在农历新年前发了。想想今年也写了不少的字，也看到了不少机器学习公号从干货到恰饭的转变，有过一些困惑，甚至到了质疑意义本身。
以kaggle的SIIM-ISIC Melanoma Classification比赛：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection ； 介绍efficientnet模型在目标检测任务上的使用。
前阵子因为机器学习训练营的任务安排，需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天，红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细，目的是带领大家走一遍比赛流程，实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说，我们开始吧！
总第100篇 本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。 前言 在说交叉验证以前，我们先想一下我们在搭建模型时的关于数据切分的常规做法[直接利用train_test_split把所有的数据集分成两部分:train_data和test_data，先在train_data上进行训练，然后再在test_data上进行测试评估模型效果的好坏]。 因为我们训练模型时，不是直接把数丢进去就好了，而是需要对模型的不断进行调整(比如参数)，使模型在测试集上的表现足够好，但是即使模型在测试集上效果好，不
在拟合数据训练之前需要设置超参数，以获得更健壮和优化的模型。任何模型的目标都是实现最小化误差，超参数调优（Hyperparameter Tuning / Optimization）有助于实现这一目标。
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import matplotlib.pa
默认可以通过pip安装，若是安装不上可以通过https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站下载相关安装包,将安装包拷贝到Anacoda3的安装目录的Scrripts目录下， 然后pip install 安装包安装。
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此baseline是西安电子科技大学小幸运所提供，借此平台能够帮助更多新入手同学。
从分子相似性评估到使用机器学习技术的定量构效关系分析各种建模方法已应用于不同大小和组成的数据集（阻断剂和非阻滞剂的数量）。本研究中使用从公共生物活性数据开发用于预测hERG阻断剂的稳健分类器。随机森林被用来开发使用不同分子描述符，活性阈值和训练集合成的预测模型。与先前提取数据集的研究报告相比，该模型在外部验证中表现出优异的性能。
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树预测了借贷俱乐部里面的贷款的良恶性。老板最近听说了极度梯度提升 (XGBoost)，而且知道几乎每个参加 Kaggle 比赛的人都会用它。老板想让斯蒂文精通它，并且用来预测借贷俱乐部 (Lending Club) 的贷款的良恶性。
一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以 利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。
Keras是Python中一个的强大而易用的库，主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时，需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决，并在真实的数据上进行评估。因此，有一个可靠的方
前言 课程源于英特尔提供的学习资料。 人工智能学习目录 模型泛化 模型泛化.png 相关代码 训练和测试数据分割 // 导入训练和测试数据分割函数 from sklearn.model_sel
有些方案是使用线性回归或者逻辑回归模型进行学习，这种方案一般叫做stacking ensemble，但是这种方案一般是对可微的Loss进行优化的，无法直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化。
今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些，用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。
对于二分类任务，keras现有的评价指标只有binary_accuracy，即二分类准确率，但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标，例如精确率，召回率，F1-score等等，因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70,000个数字的图片，每张图片上面有代表的数字标记。
主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。
应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如，当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时，在考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。您不会仅仅根据新闻情绪来预测股价的波动，而是会利用它来补充基于经济指标和历史价格的模型。这篇文章展示了如何在scikit-learn（对于Tfidf）和pytorch（对于LSTM / BERT）中组合文本输入和数字输入。
本文 github 地址：1-1 基本模型调用. ipynb，里面会记录自己kaggle大赛中的内容，欢迎start关注。
在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。今年，我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系，使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项，以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
赛程规划： 参赛报名：2022年8月20日（10点）-10月10日（24点） 线上参赛：2022年8月27日（10点）-10月16日（24点） 复现提交：2022年10月17日-10月23日（16点前） 代码审核：2022年10月24日-2022年11月2日 公布晋级：2022年11月3日-2022年11月6日 决赛答辩：2022年11月18日（暂定）
模型评价的目的：通过模型评价，我们知道当前训练模型的好坏，泛化能力如何？从而知道是否可以应用在解决问题上，如果不行，那又是哪里出了问题？ train_test_split 在分类问题中，我们通常通过对训练集进行train_test_split，划分成train 和test 两部分，其中train用来训练模型，test用来评估模型，模型通过fit方法从train数据集中学习，然后调用score方法在test集上进行评估，打分；从分数上我们可以知道 模型当前的训练水平如何。 from sklearn.da
本文介绍了EM算法在机器学习中的原理和应用，包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）和概率图模型（PGM）等。EM算法是一种迭代算法，用于在包含隐变量的概率模型中估计模型参数。EM算法在GMM中的应用是求解模型参数，在HMM中的应用是计算隐藏状态序列的后验概率，在PGM中的应用是计算似然函数。EM算法的两个主要步骤是期望步骤和最大化步骤。期望步骤是估计模型参数的过程，最大化步骤是评估模型参数对数据拟合程度的过程。EM算法在机器学习中的应用非常广泛，可以用于聚类、降维、分类等任务。
数据科学领域中，聚类是一种无监督学习方法，它旨在将数据集中的样本划分成若干个组，使得同一组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。K-means聚类是其中最流行的一种算法，因其简单、高效而广受青睐。然而，选择合适的K值（即聚类数）对于聚类结果至关重要。本文将探讨如何选取最优的K值，以确保K-means聚类算法能够揭示数据中的潜在模式。
基于网格事件数据，对网格中的事件内容进行提取分析，对事件的类别进行划分，具体为根据提供的事件描述，对事件所属政务类型进行划分。
上一篇文章介绍了性能评估标准，但如何进行模型评估呢，如何对数据集进行划分出训练集、验证集和测试集呢？如何应对可能的过拟合和欠拟合问题，还有超参数的调优，如何更好更快找到最优的参数呢？
今天我们使用的是声呐的数据集，本数据集使用声呐探测了金属和岩石，记录了它返回的波长。
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