sklearn的metrics，如何原理上理解预测结果的得分好坏？ 发布于2023年09月09日 机器学习 从原理上分析模型预测结果得分的算法，这些预测模型的得分算法包括：查准率precision、召回率recall、以及整体的f1得分，文章的主要内容就是模拟这些得分是怎么计算的。苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南... 阅读更多
利用sklearn的metrics，如何评估模型预测结果的好坏？发布于2023年09月08日 机器学习 已经有这么多机器学习的预测模型（换参数之后更多）了，模型自带了一个model.score(X_test, y_test)来评价自己的预测结果。那么，sklearn作为这些模型的合集，也是有个专门的评价体系的，相关的... 阅读更多
K近邻算法模型，如何对鸢尾花数据集进行预测？发布于2023年09月07日 机器学习 sklearn里面的K近邻算法模型，是如何对鸢尾花数据集进行预测的呢？K近邻算法的全称是"K-Nearest Neighbors"，简称KNN。从代码的角度上来看，套路依然一致，换包引用换模型名称，然后就执行代码就... 阅读更多
支持向量机模型，如何对鸢尾花数据集进行预测？发布于2023年09月06日 机器学习 本文更新sklearn里面的支持向量机模型对鸢尾花数据集的预测过程，套路依然一致，换包引用换模型名称，然后就执行代码就可以了。对，就是这么简单。苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的代码编程经验文章。本文测... 阅读更多
随机森林模型，如何对鸢尾花数据集进行预测？发布于2023年09月05日 机器学习 随机森林全称是“随机森林分类器”，一样也可以用于鸢尾花数据集的预测。根据苏南大叔的机器学习的模型预测的系列文章，可以推断：从表象上看，这些不同的预测模型套路都很一致。基本上换个模型引用，换个英文名，最多再调一下模型... 阅读更多
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