opp003的博客

机器学习中很多算法的参数选择是个比较繁琐的问题，人工调参比较费时，好在sklearn给我们提供了网格搜索参数的方法，其实就是类似暴力破解，先设定一些参数的取值，然后通过gridsearch，去寻找这些参数中表现的最好的参数。 我们依旧使用上一节的泰坦尼克号生存者预测数据集。同样使用随机森林算法，看看girdsearch如何使用。 先设置要调的参数和对应的取值： param_grid = {...

昨天做了随机森林回归预测，但是在做模型评估时报了如题所示的错误： ValueError: Can't Handle mix of binary and continuous 报错代码如下： precision, recall, F1, _ = precision_recall_fscore_support(y_test, pred_test, average="binary") 其实一开...

y = df['OUT_AM'] 建模时遇到的错误： ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.600000e+03 3.500000e+03 2.000000e+02 ... 5.072458e+06 1.170000e+04 3.980000e+04]. Reshape your data eithe...