"cross_val_score"函数返回什么特定属性? 我当时正在做一个机器学习项目,想进行交叉验证,结果我需要使用cross_val_score函数。我最初的印象是,这个函数使用不同的样本返回模型的不同分数列表,因此得名cross-validation。我也不确定“kfold”属性是用来做什么的。 然而,当我打印出分数的平均值和标准差时,我得到了一...
我正在研究一个多元线性回归问题,我正在用R^2,MAE和cross_val_score()来评估它的性能。我有一个大小为(1565,334)的feature_set和大小为(1565,1)的y1。下面是我的代码: 代码语言:javascript 复制 mreg = LinearRegression() mreg.fit(x_train,y_train) mlr_y_predict = mreg.predict(x_test) from skl...
是一种以太坊原生的模块化区块链网络。它的最显著特点是零燃气费用,使开发人员能够在几分钟内部署高性...
相反,你应该使用cross_val_predict() 函数 from sklearn.model_selection importcross_val_predicty_train_pred =...cross_val_predict(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3) 就像 cross_val_score() ,cross_val_predict() 也使用...通常结合准确率和召回率会更加方便,这个指标叫做“F1 值”,特别是当你...
第3章 分类 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@时间魔术师 校对:@Lisanaaa @飞龙 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归(用于预测某个值)和分类(预测某个类别)。在第二章我们探索了一个回归任务:预测房价。我们使用了多种算法,诸如线性回归,决策树,和随机森林(这...