scikit-learn：0.5. Choosing the right estimator（你的问题适合什么estimator来建模呢）

最新推荐文章于 2023-05-19 21:06:02 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-19 21:06:02 发布 · 1.8k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#scikit-learn #机器学习 #数据挖掘 #Choosing estimator

解决机器学习问题时，选择合适的estimator至关重要。不同estimator适用于不同类型的数据和问题。本文提供了一个选择指南，帮助读者根据数据特点挑选合适的机器学习模型。

内容来自：http://scikit-learn.org/stable/index.html


虽说特征很重要，其实选择合适的estimator也同样总要，这下可以方便参考了。。。。。

Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job.

Different estimators are better suited for different types of data and different problems.

The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data.



scikit-learn：在实际项目中用到过的知识点（总结）
mmc2015的专栏
07-27 7204
零、所有项目通用的： http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46851245（数据集格式和预测器） http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46852755（加载自己的原始数据） （适合文本分类问题的 整个语料库加载） http://blog.csdn.net/mmc2
scikit-learn-docs
10-22
1. “Choosing the right estimator”：帮助用户根据特定的问题选择最合适的机器学习模型。 2. “Working With Text Data”：指导如何处理和分析文本数据，这在自然语言处理（NLP）任务中尤为重要。 3. “Pipelining...
Choosing the right estimator
u014802909的博客
06-30 166
选择合适的估计器 不同的估算器更适合于不同类型的数据和不同问题。 下面的流程图旨在为用户提供一些粗略的指导，指导他们如何处理有关哪些估算器尝试使用数据的问题。 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html 此笔记仅作为复习知识。 ...
Python scikit-learn，估计器(评估器)，estimator
houyanhua1的专栏
02-25 2730
       
scikit-learn入门到精通(二):seting和estimator
岸芷汀兰
01-29 2310
#encoding=utf-8 ''' scikit-learn的datasets是2D array.可以理解为一个多为观测的list ''' from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() data = iris.data data.shape #这是一个150*4的观测数据,没有初始化为(n_samples,n_features)
机器学习5：评估器estimator
观月执白
09-21 4296
要定义与tf.estimator一起使用的自定义模型，需要使用tf.estimator.Estimator。  tf.estimator.LinearRegressor()线性回归实际上是一个tf.estimator.Estimator的子类。  我们只是给Estimator提供了一个函数model_fn，它告诉tf.estimator如何评估预测，训练步骤和损失，而不是分类Estimator
scikit-learn入门指南：机器学习实战
- "Choosing the right estimator" 帮助用户根据问题类型选择合适的机器学习模型。 此外，"Generalexamples" 部分包含了一系列具体的代码示例，例如交叉验证预测、等距回归、特征提取方法的组合以及管道(Pipeline)...
scikit-learn官方文档：机器学习库指南与教程
- **Choosing the right estimator**：指导用户根据特定任务选择合适的预测模型。 - **External Resources, Videos and Talks**：提供了更多的学习资料，包括视频教程和会议演讲。 6. **User Guide**：用户指南...
Assessing Model Generalization Capability: The Right Approach to Cross-Validation
# The Importance and Challenges of Model Generalization Capability In the process of building machine learning models, a key criterion for success is whether a model performs well on unknown data. ...
iris分类：分布式Estimator自定义模型求解
08-29
分布式Estimator自定义模型求解；利用tensorflow框架下的tflearn来对iris进行分类代码。
机器学习——sklearn转换器和预估器（估计器）
weixin_63904583的博客
05-19 535
2.estimator.fit(x_train,y_train) ，当这个函数执行完毕，就有一个训练好的模型了。1.实例化（用sklearn中提供的函数来实现），其本质是实例化一个转换器类（Transformer()）fit() 计算 代入的每一列的平均值、标准差（代入上面的公式 进行最终的转换）在sklearn中，估计器（estimator）是一个重要的角色，是一类实现了算法的API。参数需要传x_test,y_test分别指的是测试集和目标测试集。如：这是一个knn的预估器。
机器学习基础(三)
u012867518的专栏
03-24 857
1调参 ​ 我们很自然的问题就是岭回归中的参数????和参数w之间有什么不一样？事实上，参数w是我们通过设定某一个具体的????后使用类似于最小二乘法、梯度下降法等方式优化出来的，我们总是设定了????是多少后才优化出来的参数w。因此，类似于参数w一样，使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数我们称为参数，类似于????一样，我们无法使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数我们称为超参数。模型超参数是模型外部的配置，其值无法从数据中估计。模型参数是模型内部的配置变量，其
Sklearn 使用方法—选择正确的评估器(estimator)
李世铭的博客
03-31 4002
 原文链接有点问题，对原图评估器对应的章节进行了标记。 scikit-learn 0.19.0 英文文档 scikit-learn 0.19.0 中文文档
【机器学习基础】超全汇总！机器学习常用术语词汇表（建议收藏）
fengdu78的博客
11-12 2610
刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow ...
学习笔记TF042:TF.Learn、分布式Estimator、深度学习Estimator
weixin_34208283的博客
08-20 260
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
机器学习模型选择如此简单
倔强不倒翁的博客
11-05 2927
机器学习模型选择如此简单
TensorFlow中的高级API——Estimator
lk_kkk的博客
03-29 1309
评估器的优势 预置评估器(Pre-made Estimators) 基于预置评估器的程序结构 预置评估器的优点： 自定义评估器 推荐工作流程 原文： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/estimators Estimator 封装了以下部分： 训练 评估 预测 导出用于服务 评估器的优势 基于...
掌握scikit-learn：机器学习分类问题入门示例
### 知识点：Scikit-learn 机器学习分类问题简单示例 #### 1. Scikit-learn 简介 Scikit-learn 是一个基于 Python 的开源机器学习库，它具有易于使用、功能强大且在数据挖掘和数据分析领域被广泛使用的特点。Scikit...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值