本文通过使用sklearn库创建一个包含1000个样本、10个特征的数据集，并采用10折交叉验证的方式训练并评估了三种不同的机器学习算法：高斯朴素贝叶斯、支持向量机及随机森林。主要关注模型的准确性、F1得分及AUC等性能指标。
sklearn
题目
解题过程
1. Create a classification dataset (n samples 1000, n features 10)
2. Split the dataset using 10-fold cross validation
3. Train the algorithms
GaussianNB
SVC (possible C values [1e-02, 1e-01, 1e00, 1e01, 1e02], RBF kernel)
RandomForestClassifier (possible n estimators values [10, 100, 1000])
4. Evaluate the cross-validated performance
- Accuracy
- F1-score
- AUC
- ROC
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