sklearn模型:求非阳性分类的precision/recall/f1评分发布于2024年01月26日 python 目光再次来回到sklearn.metrics里的模型评分机制,precision_score()、recall_score()、f1_score()、accuracy_score()。这些评分机制分别代表:查准率、... 阅读更多
如何理解分析sklearn.metrics.classification_report()功能?发布于2024年01月25日 python 本文回顾一下sklearn.metrics对各种模型的精确度统计功能,即查准率precision_score()、召回率(查全率)recall_score()、f1得分f1_score()。其实还有一个classi... 阅读更多
get_dummies函数,特征工程转换DataFrame数据为独热码发布于2024年01月24日 python pandas.get_dummies()是用在机器学习的特征工程处理方面的函数。主要的作用是:基于独热码的哑变量生成。其函数返回值表现形式上是和独热编码很类似,当然也有所不同。苏南大叔的“程序如此灵动”博客,记录苏... 阅读更多
dataframe如何改变dtype为Categorical?自定义排序筛选发布于2024年01月23日 python 涉及到一个新的dtype类型:Categorical。如何理解这个Categorical数据类型呢?什么时候使用这个Categorical数据类型呢?如何使用.astype()来改变dataframe的dtype呢... 阅读更多
机器学习,如何理解sklearn的独热编码器OneHotEncoder?发布于2024年01月22日 python 在本文中,苏南大叔准备讲解一下sklearn比较常用的独热编码器,英文名是OneHotEncoder。独热编码主要用于分类特征的各个取值之间是无序的情况,各种特征之间理论上并没有顺序或者大小的关系。但是为了机器学习... 阅读更多