机器学习测试笔记(29)——找到最佳模型及参数
1构造函数from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline class Better: def __init__(self,data): self.n_jobs = 2 self.data = data ...
机器学习测试笔记(27)——模型评估和优化(下)
4.3 ROC 曲线(Receiver Operating Characteristic curve)ROC曲线为接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下,以被试在不同判断标准下所得的假阳率为横坐标,真阳率为纵坐标,画得的各点的连线。AUC(Area Underthe Curve)为ROC下面的面积。4.4 P-R(Recall-Precision)曲线横坐标为,纵坐标为召回率,纵坐标为精确度。如....

机器学习测试笔记(27)——模型评估和优化(上)
1 Sklearn 交叉验证1.1原理图将数据分为n份,一份作为测试数据,其他n-1份作为训练数据。1.2 最基本交叉验证#交叉验证法 from sklearn import svm from sklearn.model_selection import cross_val_score def Sklean_iris_cross_validation(): iris_dataset =d...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
测试更多笔记相关
- 机器学习测试笔记模型评估优化
- 机器学习测试笔记
- 机器学习测试笔记特征选择
- 机器学习测试笔记散点图
- 机器学习测试笔记降维
- 机器学习测试笔记线性回归函数
- 机器学习测试笔记线性回归
- 机器学习测试笔记支持向量机
- 机器学习测试笔记决策树随机森林
- 机器学习测试笔记数据清洗
- 软件笔记测试
- 软件评测师笔记测试
- 探索性测试笔记
- exch-pop3互通测试笔记
- 软件探索性测试笔记
- 软件评测笔记测试
- 入门笔记测试
- 笔记开发板测试
- 自增列测试r12笔记
- jmeter笔记测试
- exch-pop3互通测试笔记服务器搭建
- resiprocate学习测试笔记
- 测试exchange笔记
- 开发者笔记测试
- 测试笔记owa
- kvm测试笔记
- 闪回测试笔记