scikit-learn一般实例之六:构建评估器之前进行缺失值填充

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scikit-learn一般实例之六:构建评估器之前进行缺失值填充

本例将会展示对确实值进行填充能比简单的对样例中缺失值进行简单的丢弃能获得更好的结果.填充不一定能提升预测精度,所以请通过交叉验证进行检验.有时删除有缺失值的记录或使用标记符号会更有效. 缺失值可以被替换为均值,中值,或使用strategy超参数最高频值.中值是对于具有可以主宰的高强度值数据是有较好鲁棒性的评估期(注:可以住在结果的高强度值一个更用用的名字是---长尾). 脚本输出: 整个数据集得分 = 0.56 不包含有缺失值的记录的得分 = 0.48 经过缺失值填充之后的得分 = 0.57 在…

Scikit Learn: 在python中机器学习

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录载入…

scikit learn 模块调参 pipeline+girdsearch 数据举例：文档分类（python代码）

scikit learn 模块调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

(原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1. 均方误差(mean squared error,MSE): 2. 平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3. R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

(原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

Selenium2学习-036-WebUI自动化实战实例-034-JavaScript 在 Selenium 自动化中的应用实例之六（获取 JS 执行结果返回值）

Selenium 获取 JavaScript 返回值非常简单,只需要在 js 脚本中将需要返回的数据 return 就可以,然后通过方法返回 js 的执行结果,方法源码如下所示: /** * Get Object of return from js * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoSeleniumDemo main.aaron.sele.core SeleniumCore.java execJSR, 2015-8-9 1:39:17 Ex…