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机器学习之Scikit-learn篇(二)

前言

上一篇介绍了Scikit-learn中数据预处理、构建模型等内容,这一篇来介绍模型评估、参数调节等内容。

评估模型表现

分类模型评估

聚类模型评估

回归模型评估

交叉验证

调整模型参数

框架搜索

随机参数优化

结语

以上就是Scikit-learn部分的大致内容。Scikit-learn相比NumPy和Pandas来说,其功能更为复杂,用法也更为考究,尤其是大多数语句中都有多个参数,需要通过阅读Scikit-learn的官方文档来了解每个参数的作用。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190126G07WEL00?refer=cp_1026
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