Python Sklearn习题

该博客介绍了在一个二分类问题中,使用Sklearn库比较Naive Bayes, SVM, 和Random Forest三种算法的性能。通过生成随机数据集,进行10折交叉验证,结果显示Random Forest在分类性能上优于SVM,SVM又优于GaussianNB。实验步骤包括创建数据集,10折交叉验证,训练和评估算法,并提供了运行结果。" 115657732,10874331,Java Spring 实验室设备管理系统设计与实现,"['Java', 'Spring框架', '数据库管理', 'MySQL', '系统设计']

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目

In the Second ML assignment you have to compare the performance of three different classification algorithms, namely Naive Bayes, SVM, and Random Forest.

For this assignment you need to generate a random binary classification problem, and then train and test (using 10-fold cross validation) the three algorithms. For some algorithms inner cross validation (5-fold) for choosing the parameters is needed. Then, show the classification performace (per-fold and averaged) in the report, and briefly discussing the results.

步骤

1.Create a classification dataset (n_samples >= 1000, n_features >= 10)

from sklearn import datasets
from sklearn import cross_validation
data = datasets.make_classification(n_samples = 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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