
sklearn
文章平均质量分 89
闲人_Yty
这个作者很懒,什么都没留下…
展开
-
超参数网络搜索(GridSearchCV)
超参数网络搜索 由于各个新模型在执行交叉验证的过程中间是相互独立的,所以我们可以充分利用多核处理器(Multicore processor)甚至是分布式的计算资源来从事并行搜索,节省运算时间。 # 导入20类新闻文本抓取器 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups import numpy as np news = fetch_20newsgroups(subset='all') print(news.DESCR) .. _20newsgroups_原创 2021-01-13 16:14:35 · 745 阅读 · 0 评论 -
机器学习模型性能衡量指标(回归)以及Python实现
文章目录机器学习模型性能衡量指标(回归)以及Python实现平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)MSE 均方误差(Mean Squared Error, MSE)RMSE 均方根误差(Mean Squared Error, RMSE)R2(R-Square)校正决定系数(Adjust R-Square) 机器学习模型性能衡量指标(回归)以及Python实现 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) MAE=1m∑i=1m∣(yi−yi^)∣ MAE = \原创 2021-01-11 19:36:12 · 808 阅读 · 0 评论 -
StandardScaler(sklearn)机器学习中的归一化
StandardScaler(sklearn)参数详解 为什么要归一化 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度: 如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时,归一化往往非常有必要,否则很难收敛甚至不能收敛。 归一化有可能提高精度: 一些分类器需要计算样本之间的距离(如欧氏距离),例如KNN。如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征,从而与实际情况相悖(比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要)。 from sklearn.preprocessing import Standard原创 2021-01-11 16:59:42 · 4237 阅读 · 1 评论