机器学习-sklearn

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这篇博客探讨了机器学习库sklearn的使用，重点在于LogisticRegression模型的训练，包括数据导入、划分训练集和测试集、模型建立和训练。此外，还详细介绍了交叉验证方法sklearn.model_selection.cross_val_score()，强调了其在评估模型泛化能力中的重要性。最后，文章讨论了GBDT（梯度提升决策树），并展示了如何在鸢尾花数据集上应用GradientBoostingClassifier。

机器学习-sklearn

sklearn-LogisticRegression

导入数据

from numpy import*
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
samples = iris.data
target = iris.target

划分测试集与训练集

x_train = samples[:100]
y_train = target[:100]
x_test = samples[100:]
y_test = target[100:]

建立模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()

开始训练

classifier.fit(x_train, y_train)
ypred = classifier.predict(x_test)
classifier.score(x_test,y_test)

好像得shuffle，要不然数据太集中了。

sklearn.model_selection.cross_val_score()函数学习

在实际训练中，训练结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的，但是对于训练集之外的数据的拟合程度通常就不那么令人满意。因此我们通常并不会把所有的数据集都拿出来训练，而是一部分来（这一部分不参加训练）对训练集生成的参数进行测试，相对客观的判断这些参数对训练集之外的数据的符合程度。这种思想就叫做交叉验证。

k折交叉验证(k-fold)</

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