Ethan_Apple的专栏

交叉验证 一般只将70%和30%分为训练集和测试集的方法称为简单交叉验证，而另一种K折交叉验证是指将数据分为K份，轮流以其中K-1份作为训练，另一份作为测试集，取平均的泛化误差最小的模型，具体为： clf = KNeighborsClassifier() >>> from sklearn.model_selection import cross_val_score >>> cross_va

scikit-learn中的数据 数据格式：2维数组或者矩阵，[n_samples, n_features] 包含数据集：Iris data ，digits data， boston data(housing price)例如： from sklearn.datasets import load_iris >>> iris = load_iris() -->其中含有iris.data和i