是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此，我们需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。在这方面，scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）功能为我们提供了一个便捷的解决方案。 网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来寻找最佳参数的方法。它的基本思想是将参数空间划分为一个个网格，然后在每个网格中进行...

sklearn数据集 二、安装sklearn二、获取数据集三、数据集划分 机器学习是人工智能的一个实现途径，可以从「数据」中自动分析获得「模型」，并利用模型对未知数据进行「预测」。 简单来说就是从历史数据中总结规律，用来解决新出现的问题。 从数据中总结规律，需要提供一个「数据集」，数据集由「特征值」和「目标值」两部分组成。 机器学习有很多好用的工具，这里我们使用sekearn。 sklearn是基于Pytho...

我都有写过相应的理论和具体理论过程： 机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线 机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线  这里我们主要进行实践利用sklearn快速实现模型数据校验，完成基础指标计算。 混淆矩阵 查准率（precision）与查全率（recall）是对于需求在信息检索、Web搜索等应用评估性能度量适应度高的检测数值。对于二分类问题，可将真实类...

n个类别，那么使用OVO训练的分类器就是 ( 2 n ) \binom{2}{n} (n2​)，因此一般情况下使用OVR这种分类。 SVM都已经有写好的库函数，只需要进行调用就行了，这个SVM库集中在sklearn中，可以从sklearn导入。如果进行二分类那就使用svm.LinearSVC()，当然SVM中还有SVR(支持向量回归)。 class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kerne...

目录 介绍KNN实战加载模块读取数据训练、测试数据分割关键环节：训练+预测 sklearn官方代码实例 介绍 首先上链接 https://www.sklearncn.cn/ scikit-learn是基于Python语言的机器学习库，具有： 简单高效的数据分析工具 可在多种环境中重复使用 建立在Numpy，Scipy以及matplotlib等数据科学库之上 开源且可商用的-基于BSD许可 这里，我们使用其中的...

sklearn.svm.SVC ①kernel linear：线性核 poly：多项式核 sigmoid：双曲正切核 rbf：高斯径向基 对于线性核函数，kernel是唯一能够影响它的参数，但是对于其他三种非线性核函数，它们还受到参数gamma，degree及coef0的影响。高斯径向基核函数受到gamma的影响，而多项式核函数收到全部三个参数的影响 ②C 在实际使用中，C和核函数的相关参数（gamma，deg...

xgboost.XGBRegressor ①n_estimators 默认100，集成中弱评估器的数量 ②subsample 默认1，随机抽样的时候抽取的样本比例，范围(0,1] 对模型的影响应该会非常不稳定，大概率是无法提升模型的泛化能力，但也不发提升模型的可能性 ③eta 集成中的学习率，又称为步长，以控制迭代速率，常用于防止过拟合，取值范围[0,1] ④booster 用来控制我们究竟使用怎样的弱评估器。...

而它们又构成了混淆矩阵 TP (True Positive)FP (False Positive)TN (True Negative)FN (False Negative) 这里我给出的混淆矩阵是按照sklearn-metrics-confusion_matrix的形式绘制的。 Negative中文译作阴性，一般指标签0；Positive中文译作阳性，一般指标签1。 True中文译作预测正确；False中文译作...

震荡了数次才停下，这种”震荡“其实就是因为我们设置的步长太大的缘故。但是在我们开始梯度下降之前，我们并不知道什么样的步长才合适，但梯度下降一定要在某个时候停止才可以，否则模型可能会无限地迭代下去。 在sklearn当中，我们设置参数max_iter最大迭代次数来代替步长，帮助我们控制模型的迭代速度并适时地让模型停下。max_iter越大，代表步长越小，模型迭代时间越长，反之，则代表步长设置很大，模型迭代时间很短...

from sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,recall_scorefrom time import timeimport datetime Ytrain = Ytrain.iloc[:,...