3、高性能机器学习 - NumPy：从模型训练到性能评估

高性能机器学习 - NumPy：从模型训练到性能评估

在机器学习领域，选择合适的模型并评估其性能是至关重要的。本文将详细介绍如何使用 scikit-learn 库进行模型训练、评估，并通过交叉验证选择最优模型，同时探讨分类与回归的关系以及线性与非线性算法的特点。

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 是观测数据的子集， y 中的每个元素对应 X 中每个观测的目标值。以下是一个简单的示例：

# 假设已经有了训练数据 X_train 和 y_train
clf.fit(X_train, y_train)

训练完成后，模型可以使用 predict(X) 方法对未标记的观测数据进行预测，返回预测值：

y_pred = clf.predict(X_test)

为了评估模型的性能，我们可以从 metrics 模块加载评分器，例如 accuracy_score ：

from sklearn.metrics import