第6章 使用scikit-learn构建模型 课后习题

本文深入解析sklearn库的功能与使用,包括选择题形式的知识点考察,涵盖sklearn的基本概念、train_test_split函数的正确用法、转换器的工作原理及sklearn中涉及的各类算法,如K-Means、Logistic Regression和KNN等。

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

1.选择题
(1)下列关于sklearn说法错误的是(B)
A.sklearn全称为scikit-learn
B.sklearn在官网被分为7个大块
C.sklearn的聚类算法几乎已经放在culster模块中了
D.sklearn需要Numpy和SciPy库的支持
(2)下列关于train_test_split函数的说法正确的是(D)
A.train_test_split能够将数据集划分为训练集、验证集和测试集
B.生成的训练集和测试集在赋值的时候可以调换位置,系统能够自动识别
C.train_test_split每次的划分结果不同,无法解决
D.train_test_split函数可以自行决定训练集和测试集的占比
(3)下列关于sklearn转换器的说法与使用方式错误的是(A)
A.fit在转换器中起到的作用为训练模型
B.fit在转换器中起到的作用为生成规则
Ctransform在转换器中起到的作用为应用规则
D.fit_transform是fit和transform的结合
(4)下列算法中,sklearn中未提及的是(D)
A.K-Means聚类算法
B.Logistic Regression
C.KNN最近邻分类算法
D.Apriori关联规则算法
(5)下列关于分类算法描述正确的是©
A.分类算法的标签和回归算法完全相同
B.分类算法和聚类算法一样都没有标签
C.分类算法的评价需要参考真实标签
D.分类算法评价可以用均方误差来判断

### 关于机器学习教材第二版赵卫东第七课后习题答案 目前并未提供具体的第七课后习题及其解答的内容。然而,可以基于已有知识推测该节可能涉及的主题以及常见的练习形式。 #### 可能涉及的核心主题 根据《机器学习》赵卫东的学习笔记和其他参考资料[^1],第七通常会围绕监督学习中的某些特定算法展开讨论,例如支持向量机(SVM)、核方法或其他高级分类技术。以下是几个常见问题方向: 1. **SVM原理与实现** 支持向量机是一种重要的线性和非线性分类器,在处理高维空间的数据时表现出色。其核心思想在于通过最大化间隔找到最优超平面[^4]。 2. **核技巧的应用** 当数据不可被直线分割时,可以通过引入核函数映射到更高维度的空间解决问题。常用的核函数有径向基函数(RBF),多项式核等[^3]。 3. **模型评估指标** 学习如何计算并解释混淆矩阵、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1-Score)对于理解模型性能至关重要[^2]。 #### 示例代码片段 下面给出一段简单的Python代码用于构建和支持向量机的基础操作: ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris.data, iris.target, test_size=0.3) # 创建 SVM 分类器实例 clf = SVC(kernel='linear') # 使用线性核作为例子 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集标签 y_pred = clf.predict(X_test) # 输出结果报告 print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 以上代码展示了如何加载Iris数据集,并运用Scikit-Learn库里的`SVC`模块完成训练和验证流程。 #### 提醒事项 由于具体题目未明示,请自行查阅原书获取最权威版本的答案解析。如果遇到特别复杂的推导或者编程实践难题,则建议结合官方文档进一步探索解决方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值