1. 环境准备 首先,确保你已经安装了必要的库和工具。你可以使用以下命令安装所需的库: bash深色版本 pip install tensorflow pip install numpy pip install matplotlib pip install scikit-learn 2. 数据集准备 假设你的数据集目录结构如下: 深色版本 fruit_vegetable_dataset/ ├── train/ │ ├── banana/ ...
机器学习原来可以这么简单 | 这个工具简直神仙网站了吧。一键实现特征选择和机器学习模型搭建。上传自己的数据,20多种机器学习模型可供选择,自动输出ROC, 混淆矩阵等可视化结果。可以先根据训练集和测试集的精度比较,从20种模型里选择最适合自己的模型,然后用外部数据进行验证。从此,机器学习也可以很美好。
以下说法正确的是 A、k折交叉验证是一种与训练-测试划分截然不同的做法。 B、当数据集中的类别数量严重不匹配时,用ROC曲线的AUC指标衡量分类参数的性能会更好。 C、模型的调参就是寻找使模型性能最优的参数,不必考虑资源消耗代价。 D、随机森林和决策树模型都可以很方便的