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陈yy123
2020-09-05 阅读量: 1596
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为什么选择了线性模型
---是对数转换了后才成为线性模型的
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老师，为啥平衡了样本后，score会下降呢？
-----这里要明白score的作用，score不是评价数据平衡好坏的指标；用不平衡的数据 拟合的效果可能很好，但是这个模型学到了那部分不平衡数据的信息了吗，打一个简单比方，一个模型是用来区分电子手表和传统的机械表的，现在这个数据里，电子表的图片数据特别多，占比，但是传统机械表的数据信息特别少，没错，表现的很好哦，你发一个电子表的图片给他判断，立马告诉你这是电子表，拟合的很好，可是你把一个机械表的
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这个from missingpy import KNNImputer,MissForest运行不了
上这三行就可以运行了import sklearn.neighbors._baseimport syssys.modules['sklearn.neighbors.base'] = sklearn.neighbors._base
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