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LXM21
2020-07-02
阅读量:
1001
F检验 f_calssif()
计算提供的样本的方差分析F值。
23.9621
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隋东芝
2020-08-10
8条评论
8.10机器学习小结
1、标准线性回归;2、欠拟合: 多项式变换,按标准线性回归流程;3、过拟合: ①岭回归——L2正则 ②Lasso回归——L1正则 ③弹性网——L1+L24、求解方法: ①最小二乘法——解析解 ②梯度下降法(Gradient Descent)——数值解,一阶收敛(一阶导数) a批量梯度下降(Batch Gradient Desce
小朱520
2020-08-05
2条评论
机器学习,knn中的参数n-jobs的理解
这里的n_jobs=-1表示的是把电脑里的相关配置全部运行计算,一般为默认可以不设置。
LXM21
2020-07-11
2条评论
plt.bar(x,y)作图时将数据标签作为x数据导致图没显示出来
问题:图没显示出来解决:检查代码,plt.bar(x,y)这里的x数据是x轴数据的索引,x轴数据作为数据标签,'2016','2017','2018'的索引是0,1,2,'2016','2017','2018'是数据标签,所以应该是x而不是year不设置标签显示x的索引:设置标签后:
LXM21
2020-07-10
1条评论
在sklearn API中,best_score / score / best_estimator_.score() 区别是什么?
在sklearn API中,best_score / score / best_estimator_.score() 区别是什么?解答:best_score是最好的分数(交叉验证中设置的那个scoring = 'roc_auc'或者是'recall')best_estimator_是网格搜索找到的最好的参数,并且把参数加载到了那个模型里了,这个best_estimator_就是最好的模型model