estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略。见下。 通过测试集上评估预测误差:sklearn Metric函数用来评估预测误差。 评价指标(Evaluation metrics) 评价指标针对不同的机器学习任务有不...
Cloud Studio代码运行 # 使用测试集进行预测y_pred=rf.predict(X_test) 计算预测得分: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 计算预测得分score=accuracy_score(y_test,y_pred) 随机森林的优势在于能够处理高维数据、处理缺失值、具有较好的泛化能力和鲁棒性。它在分类和回归问题中都有...
对决策树来说,最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性。 sklearn中许多算法的接口都是相似的,比如说我们之前已经用到的fit和score,几乎对每个算法都可以使用。除了这两个接口之外,决策树最常用的接口还有apply和predict。apply中输入测试集返回每个测试样本所在的叶子节点的索引,predict输入测试...
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
cross_val_predict:得到经过K折交叉验证计算得到的每个训练验证的输出预测 方法: cross_val_score:分别在K-1折上训练模型,在余下的1折上验证模型,并保存余下1折中的预测得分 cross_val_predict:分别在K-1上训练模型,在余下的1折上验证模型,并将余下1折中样本的预测输出作为最终输出结果的一部分 ...
plt.ylabel("CV score") plt.xlabel("Parameter C") plt.ylim(0,1.1) plt.show() 结果图 ②对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.model_selection import cross_val_predict ...
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: Sklearn参数详解—LR模型
estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略。见下。 Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差。见下。 2. scoring参数 ...
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...
y_predict = kNN_classifier.predict(X_predict) 1. 用y_predict变量来保存这个结果。 y_predict[0] 1. y_predict的第0个元素就是我们传进去的第0个样本的特征预测的结果,得到结果1。 总结:以上就一个非常标准的使用scikit-learn封装好的机器学习的算法进行预测的一个过程: ...