【碎碎念】regressor&classifier

最新推荐文章于 2022-10-07 09:41:24 发布
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分类专栏： 碎碎念
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linyy1188/article/details/17440955
本文探讨了回归器与分类器的基本概念及其应用差异。针对为何教师要求实施回归任务的同时又要求预测标签的问题进行了深入讨论。

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

what's the goddamn difference between regressor and clissifier ?
why my teacher ask me to implement a regressor while ask me to predict the label?
confused!
RandomForestClassifier/Regressor
weixin_45298468的博客
09-30 880
1.集成算法（ensemble ） 1.集成评估器 bagging 多个相互独立的评估器，对其预测进行平均或多数表决原则来决定评估器的结果 boosting 基评估器相关，按顺序一一构建，结合若评估器构成强评估器 2.RandomForestClasifier 1.决策树思想 2.基评估器参数 3.n_estimators ...
Keras搭建Regressor回归神经网络
慢慢慢慢曼
03-27 3976
写在前面： 刚刚开始学习keras，就在这里记录一下学习过程啦。 本文为使用keras搭建回归神经网络，对numpy的使用也有了一定的了解。 keras文档：https://keras.io/zh/ numpy文档：https://www.numpy.org.cn/index.html 莫烦python bilibili链接：https://space.bilibili.com/243821484...
注意：Classifier和Regressor的score函数，是不同的！
春卷同学的博客
09-11 6400
下面以sklearn的KNeighbors模型举例： 1.对于分类（Classifier）模型，score函数计算的是精确度。底层是accuracy_score http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier.html#sklearn.neighbors.R...
【机器学习】04. 神经网络模型 MLPClassifier分类算法与MLPRegressor回归算法（代码注释，思路推导）
MZH
10-07 1万+
【机器学习】04. 神经网络模型 MLPClassifier分类算法与MLPRegressor回归算法（代码注释，思路推导）
Classification and regression
woaitingting1985的博客
02-22 1241
This page covers algorithms for Classification and Regression. It also includes sections discussing specific classes of algorithms, such as linear methods, trees, and ensembles. Table of Contents Cl...
回归(regression)与分类(classification)的区别
热门推荐
飘过的春风
06-22 3万+
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” 回归与分类的不同 1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度） 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为...
Keras（三）backend 兼容 Regressor 回归 Classifier 分类 原理及实例
weixin_30539835的博客
07-11 334
backend 兼容 backend，即基于什么来做运算 Keras 可以基于两个Backend，一个是 Theano，一个是 Tensorflow 查看当前backend import keras 输出： Using Theano Backend. 或者 Using TensorFlow backend. 修改backend 找到~/.keras/keras.json文件，在文件内修改，每次i...
mlp classifier和mlp regressor有什么区别
03-20
MLP Classifier 和 MLP Regressor 都是基于多层感知器的神经网络模型，但是它们的目标不同。MLP Classifier 用于分类问题，它的输出是一个概率分布，表示每个类别的概率；而 MLP Regressor 用于回归问题，它的输出是...
Keras 4 Regressor 回归 (教学 教程 tutorial)
08-31
Keras_#4_Regressor_回归_(教学_教程_tutorial)
miso_regressor
03-07
"miso_regressor"是一个基于Python的机器学习库，专门用于回归分析。在这个库中，"miso"可能代表“最小绝对偏差优化”（Minimum Absolute Error Regression Optimizer），这是一种统计方法，旨在找到能够最小化预测...
AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor参数
weixin_39037925的博客
06-25 9541
AdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现，SAMME和SAMME.R。而AdaBoostRegressor则使用了我们原理篇里讲到的Adaboost回归算法的实现，即Adaboost.R2。 框架参数：两者大部分框架参数相同。 1、base_estimator：AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即我们的弱分类学习器...
【TensorFlow】DNNRegressor 的简单使用
Alan Lee
06-02 1万+
tf.contrib.learn.DNNRegressor 是 TensoFlow 中实现的一个神经网络回归器。一般神经网络用于分类问题的比较多，但是同样可以用于回归问题和无监督学习问题。此文的代码和所生成的 TensorBoard 文件可以从 这里 下载。tf.contrib.learntf.contrib.learn 是 TensorFlow 提供的一个机器学习高级 API 模块，让用户可以更方
逻辑回归分类器(Logistic Regression Classifier)
qustqustjay的专栏
07-14 1万+
Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，也用来进行分类。 在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.  当输入测试样本集中的测试数据时，这一组权值按照与测试数据线性加和的方式，求出一个z值： z = w0+w1*x1+w2*x2+...+wm*xm。 ① （其中x1,x2,...,
【机器学习】分类（classification）与回归（regression）任务区别及常用模型
杨小浩浩的博客
01-06 5522
背景 在机器学习任务中，主要解决的目标分为两种： 分类任务：classification 回归任务：regression 在进行机器学习之前，一般要先搞清楚自己的问题背景是分类任务还是回归任务，然后再采用相对应的模型。 区别 分类和回归的区别可以从多个角度进行描述，本文采用最简单的一个角度：输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。 （此例子借鉴于
decisiontreeregressor_机器学习|实例演示DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的主要区别...
weixin_34614567的博客
01-26 1059
1 重要参数说明DecisionTreeClassifier和DecisionTreeClassifier 重要参数调参注意点参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/akon_wang_hkbu/article/details/77621631二者的不同之处——特征选择标准criterionDecisionTreeClassifier：可以使用"gini"或者"entropy"，前者...
[机器学习 - 算法调用] 随机森林 sklearn.RandomForestCLassifier/ Regressor
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特征重要性 feature_importances_ Return the feature importances (the higher, the more important the feature). Returns: feature_importances_:array, shape = [n_features] The values of this arr...
（机器学习）sklearn随机森林和RandomForestClassifier、RandomForestRegressor类
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1.集成算法概述 随机森林一种集成算法。集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个综合的结果，以此来获取比单个模型更好的回归或者分类结果。 多个模型集成成为的模型叫做集成评估器（ensemble estimator），组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器（base estimator），对于随机森林来说，它的基评估器就是决策树，一大堆
spark-GBDTs源码解析(GBDT梯度提升决策树[回归GBTClassifier|分类GBDTRegressor])_(spark_2.2.0)
u010990043的博客
07-08 3558
GBDT算法简介 【概述】 GBDT（全称梯度下降树）是集成学习中的其中一种算法。幸运的是spark在MLlib中有相关实现，共有两种实现GBTClassifier,GBDTRegressor。 【spark实现计算流程】 1. 若当前实现为GBTClassifier，检查训练集的label是否包含0和1之外的值，如果包含异常退出，否则将0和1转换成-...
DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor参数对比
youtaidudewamao的博客
03-22 1058
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