如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序发布于2024年02月03日 python 继续描述独立的xgboost模型，模型对数据的处理过程中，各个特征对最终结果的影响力是不同的。那么，这些特征的影响力里面，谁大谁小呢？换句话说，谁更重要呢？这就是本文讨论的问题。使用xgboost.plot_imp... 阅读更多
lightgbm的LGBMClassifier，如何对鸢尾花数据集进行预测？发布于2024年02月02日 python 继上一个XGBoost之后，这里再次迎来一个没有收录在sklearn里面的预测模型：来自microsoft的LightGBM。很厉害是吧？其实使用方式上，还是一样的非常简单，和其它的模型的使用方法上基本相同。但是，... 阅读更多
xgboost的XGBClassifier，如何对鸢尾花数据集进行预测？发布于2024年02月01日 python 本文还是以鸢尾花数据集为例，演示XGBClassifier分类器模型的预测功能。值得特别说明的是：XGBClassifier并不存在于sklearn包内，是个单独的包。需要单独pip install。目前来说，这是... 阅读更多
如何获得实际值预测值的混淆矩阵？快速获得TP/FP值发布于2024年01月29日 python 本文主要讨论目标还是在sklearn.metrics里面，里面有个非常高大上的名词，叫做“混淆矩阵”（confusion_matrix）。那么，混淆矩阵是做什么用的呢？它的值可以表述什么样的问题呢？这就是本文中，苏... 阅读更多
利用classification_report()评价多样本多特征二分类预测值发布于2024年01月28日 python 苏南大叔使用新的样本变量，再次分析sklearn.metrics.classification_report()的模型预测得分报告功能。常见的情况下，输入的变量是一维的数据，它的返回值是accuracy+macro... 阅读更多
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