3、高性能机器学习之NumPy实战：分类、回归与模型选择

高性能机器学习之NumPy实战：分类、回归与模型选择

在机器学习领域，我们常常需要构建和评估各种模型，以解决分类和回归问题。本文将深入探讨如何使用 scikit-learn 库进行模型训练、评估和选择，同时介绍交叉验证、线性与非线性算法等重要概念。

1. 模型训练与评估基础

在 scikit-learn 中，监督学习模型通常实现了 fit(X, y) 方法，用于训练模型并返回训练好的模型。其中， X 是观测值的子集， y 的每个元素对应 X 中每个观测值的目标值。以下是一个简单的示例：

clf.fit(X_train, y_train)

训练完成后， clf 变量即为拟合好的模型。模型还提供了 predict(X) 方法，用于对未标记的观测值进行预测，并返回预测值：

y_pred = clf.predict(X_test)

为了评估模型的性能，我们可以使用 sklearn.metrics 模块中的评分器，例如 accuracy_score ：

from sklearn.metrics im