32、机器学习算法：从SGD到神经网络与决策树

机器学习算法：从SGD到神经网络与决策树

在机器学习领域，有多种算法可用于解决不同类型的问题。本文将介绍SGDClassifier、神经网络和决策树算法，并通过具体示例展示它们的应用。

SGDClassifier性能分析

SGDClassifier在处理数据时，处理相同数据并获得可比分数大约需要一秒半。以下是测试其性能的代码：

import timeit
import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets

# 加载数据
digits = datasets.load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
X_tr, X_t, y_tr, y_t = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建SGDClassifier实例
sgd = SGDClassifier()

# 计算训练时间
t = timeit.timeit("sgd.fit(X_tr, y_tr)",
                  "from __main__ import sgd, X_tr, y_tr",
                  number=1)

# 计算测试准确率
score = sgd.score(X_t, y_t)

print('SGDClassifier te