scikit-learn 中常用的评估模型】的更多相关文章

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True…
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…
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…
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…
今天上午学了的BOM模型中常用对象,了解了一部分的属性 For循环的规律 外层循环控制行 内层循环控制列 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>BOM模型中常用对象</title> <script type="text/javascript"> function testalert(){ // 有wid…
一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC), 表格中百分数省略%…
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…
ACM 中常用的算法有哪些?作者: 张俊Michael 网络上流传的答案有很多,估计提问者也曾经去网上搜过.所以根据自己微薄的经验提点看法. 我ACM初期是训练编码能力,以水题为主(就是没有任何算法,自己靠动脑筋能够实现的),这种题目特点是麻烦,但是不难,30-50道题目就可以了. 然后可以接触一下基础的算法,我感觉搜索方向的比较不错,可以解决很多问题,深搜,广搜,然后各种剪枝能力的锻炼. 搜索感觉不错了就可以去看看贪心,图论,和动态规划方向的了.图论有最短路径,最小生成树,网络流,拓扑排序等等…
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…
在网上看到别人ACM学习的心得,转载过来,源地址不记得了,当时是百度的.内容如下: 网络上流传的答案有很多,估计提问者也曾经去网上搜过.所以根据自己微薄的经验提点看法. 我ACM初期是训练编码能力,以水题为主(就是没有任何算法,自己靠动脑筋能够实现的),这种题目特点是麻烦,但是不难,30-50道题目就可以了. 然后可以接触一下基础的算法,我感觉搜索方向的比较不错,可以解决很多问题,深搜,广搜,然后各种剪枝能力的锻炼. 搜索感觉不错了就可以去看看贪心,图论,和动态规划方向的了.图论有最短路径,最小…