scikit-learn：3.4. Model persistence

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scikit-learn：3.4. Model persistence

參考:http://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html 训练了模型之后,我们希望能够保存下来,遇到新样本时直接使用已经训练好的保存了的模型.而不用又一次再训练模型. 本节介绍pickle在保存模型方面的应用. (After training a scikit-learn model, it is desirable to have a way to persist the model for future use with…

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…

Scikit-learn：模型选择Model selection

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250983 选择合适的estimator 通常机器学习最难的一部分是选择合适的estimator,不同的estimator适用于不同的数据集和问题. sklearn官方文档提供了一个图[flowchart],可以快速地根据你的数据和问题选择合适的estimator,单击相应的区域还可以获得更具体的内容. 代码中我一般这么写 def gen_estimators(): ''' List of the…

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…

懒人小工具：自动生成Model,Insert,Select,Delete以及导出Excel的方法

在开发的过程中,我们为了节约时间,往往会将大量重复机械的代码封装,考虑代码的复用性,这样我们可以节约很多时间来做别的事情.最近跳槽到一节webform开发的公司,主要是开发自己公司用的ERP.开始因为一些诱惑进来的,现在感觉其实有些后悔放弃了很好的学习ABP以及新知识点像一些很新颖的前端框架进这个公司.但现在跳槽也不是一个明智之举,不好意思扯远了,既来之则安之.最近写了个小工具.主要针对webform开发过程中一些重复的代码处理. github地址:https://github.com/Jimm…