xxx.get_params( ) 获取函数参数 xxx.inverse_transform( ) 逆转换 xxx.set_params( ) 设置参数 xxx.transform( ) 转换数据 特征选择 很多时候我们用于模型训练的数据集包含许多的特征,这些特征要么是有冗余,要么是对结果的相关性很小;这时通过精心挑选一些"好"的特征来训练模型,既能减小模型训练时间,也能够提升...
fit(X, y):在数据集(X,y)上使用决策树模型 get_params([deep]):获取模型的参数 predict(X):预测数据值X的标签 predict_log_proba(X):返回每个类别的概率值的对数 predict_proba(X):返回每个类别的概率值(有几类就返回几列值) score(X,y):返回给定测试集和对应标签的平均准确率...
fit_transform(X[, y]),拟合数据,然后转换数据。 get_params([deep]),获得此估计器的参数。 get_support([indices]),获取所选特征的掩码或整数索引。 inverse_transform(X),反向变换操作。 set_params(**params),设置估计器的参数。 transform(X),将X还原为所选特征 Pearson相关系数 皮尔森相关系数是一种最...
比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):以穷举...
fit(X, y):在数据集(X,y)上使用决策树模型 get_params([deep]):获取模型的参数 predict(X):预测数据值X的标签 predict_log_proba(X):返回每个类别的概率值的对数 predict_proba(X):返回每个类别的概率值(有几类就返回几列值) score(X,y):返回给定测试集和对应标签...
get_params([deep]) 获取模型参数。注意不是指分类模型的系数,而是指 penalty, C, fit_intercept, class_weight 等训练的设置参数。 decision_function(X) 由SVM模型计算 X 的决策函数值,即样本 X 到分离超平面的距离。注意不是分类判别结果。 predict(X) 用训练好的 SVM 模型预测数据集 X 的分类判别结果,如...
比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, ...
get_params():获取模型参数。 predict(X):对数据集X进行预测。 predict_log_proba(X):对数据集X预测,得到每个类别的概率对数值。 predict_proba(X):对数据集X预测,得到每个类别的概率。 score(X,Y):得到模型在数据集(X,Y)的得分情况。 你还可以看: ...
get_params(deep=True) :得到决策树的各个参数。 set_params(**params) :调整决策树的各个参数。 predict(X) :送入样本X,得到决策树的预测。可以同时送入多个样本。 transform(X, threshold=None) :返回X的较重要的一些feature,相当于裁剪数据。 score(X, y, sample_weight=None) :返回在数据集X,y上的测...
三种分类方法的方法基本一致,所以就一起来说啦。 decision_function(X):获取数据集X到分离超平面的距离。fit(X, y):在数据集(X,y)上使用SVM模型。get_params([deep]):获取模型的参数。predict(X):预测数据值X的标签。score(X,y):返回给定测试集和对应标签的平均准确率。