《实验细节》Sklearn 函数学习

最新推荐文章于 2025-02-04 22:23:43 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： sklearn 学习 python
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本文详细介绍了Sklearn库中的StratifiedKFold分割方法，包括其作用、参数设置以及通过示例展示了如何使用。StratifiedKFold主要用于训练集和测试集的划分，确保每个fold中各类别的比例与原始数据集保持一致。参数n_splits控制划分次数，shuffle参数决定是否在划分前先打乱数据顺序。当random_state设定时，可以保证每次划分的一致性。

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《实验细节》Sklearn 函数学习

StratifiedKFold

作用

将数据集分为训练集和测试集

参数

参数 default meaning
n_splits 5 划分的种类
shuffle False 在分类到batches之前决定是否打乱每一个种类的samples
random_state None 如果shuffle为True则random_state影响到序列的排序

举例

Example1:

n_spli

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高效的自动化机器学习框架 Auto-Sklearn
Mr数据杨
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09-04 1696
完成实验时，首先是对于思路的分析，明确目标，需要使用的数据，对数据进行预处理，需要使用的到的函数，了解函数对应的参数，其次，在完成实验要求的基础上，保证代码简洁，适当添加注释进行说明，然后对于Python库的学习不能停留在简单的掌握，课下还需进行深入的自主学习，除了本次实验完成的算法之外，还应对其他算法进行实现，确保在明白算法原理的基础之上，还可以真正对数据进行分析，最后一点，就是多练习多敲代码，只有真正的将学到的知识，应用到实际中，才能真正掌握。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性为数值，单位为厘米。
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SVM 线性分类Python--sklearn
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本文以MNIST数据集为例，全面介绍了使用Scikit-learn进行机器学习实验的流程。首先概述了Scikit-learn在分类、回归、聚类和降维等任务中的应用，然后详细说明了数据加载、预处理和模型训练步骤。文章深入讲解了精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵和ROC曲线等评估指标，并通过代码示例展示了如何计算和解读这些指标。此外，探讨了阈值调整对模型性能的影响。最后，通过绘制ROC曲线和计算AUC值，评估了模型的整体性能，为读者提供了一个使用Scikit-learn进行机器学习实验的实用指南。
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