[转载]sklearn多分类模型

这篇文章很好地说明了利用sklearn解决多分类问题时的implement层面的内容:https://www.jianshu.com/p/b2c95f13a9ae。我自己就不搬运了

[转载]sklearn多分类模型的更多相关文章

  1. sklearn特征选择和分类模型

    sklearn特征选择和分类模型 数据格式: 这里.原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式,即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式. s ...

  2. 基于SKLearn的SVM模型垃圾邮件分类——代码实现及优化

    一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/det ...

  3. 吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklear ...

  4. 吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法分类模型

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklear ...

  5. 分类模型的F1-score、Precision和Recall 计算过程

    分类模型的F1分值.Precision和Recall 计算过程 引入 通常,我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样 ...

  6. 笔记︱风控分类模型种类(决策、排序)比较与模型评估体系(ROC/gini/KS/lift)

    每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲 ...

  7. sklearn神经网络分类

    sklearn神经网络分类 神经网络学习能力强大,在数据量足够,隐藏层足够多的情况下,理论上可以拟合出任何方程. 理论部分 sklearn提供的神经网络算法有三个: neural_network.Be ...

  8. MXNET:分类模型

    线性回归模型适用于输出为连续值的情景,例如输出为房价.在其他情景中,模型输出还可以是一个离散值,例如图片类别.对于这样的分类问题,我们可以使用分类模型,例如softmax回归. 为了便于讨论,让我们假 ...

  9. Spark学习笔记——构建分类模型

    Spark中常见的三种分类模型:线性模型.决策树和朴素贝叶斯模型. 线性模型,简单而且相对容易扩展到非常大的数据集:线性模型又可以分成:1.逻辑回归:2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术, ...

随机推荐

  1. cookie和session的区别及其原理

    1.为什么要有cookie/session? HTTP是一种无状态的协议,为了分辨链接是谁发起的,需自己去解决这个问题.不然有些情况下即使是同一个网站每打开一个页面也都要登录一下.而Session和C ...

  2. 16. kubernetes RBAC

    16. kubernetes RBAC授权插件: Node,ABAC,RBAC,webhock RBAC: role based access contrl 基于角色的授权. 角色:(role)许可( ...

  3. Session_start的使用

    PHP session用法其实很简单它可以把用户提交的数据以全局变量形式保存在一个session中并且会生成一个唯一的session_id,这样就是为了多了不会产生混乱了,并且session中同一浏览 ...

  4. 自定义msi安装包的执行过程

    有时候我们需要在程序中执行另一个程序的安装,这就需要我们去自定义msi安装包的执行过程. 比如我要做一个安装管理程序,可以根据用户的选择安装不同的子产品.当用户选择了三个产品时,如果分别显示这三个产品 ...

  5. MySQL truncate()函数的使用说明

    1.TRUNCATE()函数介绍 TRUNCATE(X,D) 是MySQL自带的一个系统函数. 其中,X是数值,D是保留小数的位数. 其作用就是按照小数位数,进行数值截取(此处的截取是按保留位数直接进 ...

  6. HBase管理与监控——统计表行数

    背景 HBase统计 RowCount 的方法有好几种,并且执行效率差别巨大,以下3种方法效率依次提高.   一.hbase-shell的count命令 这是最简单直接的操作,但是执行效率非常低,适用 ...

  7. 关于CAShapeLayer的一些基本操作

    设置圆形进度条: 实现效果如下: 实现代码如下:(注释很详细啦!!!) UIView *circleView = [[UIView alloc]initWithFrame:CGRectMake(, , ...

  8. iOS-Http断点续传

    下载LOFTER客户端IOS Http断点续传浅析 http实现断点续传的关键地方就是在httprequest中加入“Range”头. //设置Range头,值:bytes=x-y;x:开始字节,y: ...

  9. Docker三

    将本地镜像发布到阿里云 有时候需要共享镜像或者习惯使用自己定义的镜像,可以注册私有仓库,国内推荐使用阿里云 步骤: 1.登录阿里云容器镜像服务:https://cr.console.aliyun.co ...

  10. 搭建小规模邮件服务器(winmail-server)

    Winmail mail server邮件系统的安装及使用. 在安装之前首先要配置服务器固定的IP地址.子网掩码和DNS服务器(网关我这里暂时用不着). 先来配置IP地址信息,使两台虚拟机能够互联互通 ...