Python机器学习库记录

本文详细介绍机器学习模型训练的关键步骤,包括数据集的划分、超参数的自动搜索、预测报告的生成,以及使用GridSearchCV进行优化。同时,介绍了如何利用sklearn库中的多种工具来提升模型训练效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

模型训练操作:
数据划分:sklearn.model_selection.train_test_split
超参自动搜索:sklearn.model_selection.GridSearchCV
预测报告生成:sklearn.metrics.classification_report / sklearn.metrics.confusion_matrix

解析xml树:import xml.etree.ElementTree as ET

强化学习算法工具库:gym[all]
进度条:tqdm
迭代覆盖式动态print:reprint

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