机器学习是从数据的属性中学习,并将它们应用到新数据的过程。 这就是为什么机器学习中评估算法的普遍实践是把数据分割成 训练集 (我们从中学习数据的属性)和 测试集 (我们测试这些性质)。 加载示例数据集 scikit-learn 提供了一些标准数据集,例如 用于分类的 iris 和digits 数据集 和 波士顿房价回归数据集 . ...
Scikit-learn的API设计的非常清晰,易于使用和理解,适合于新手入门,同时也满足了专业人士在实际问题解决中的需求。 1.2 理解算法包、算法库及算法框架之间的区别和联系 算法包:包含预先编写的,针对特定问题或一系列相关问题的算法实现。算法包可以用于执行特定的任务或操作,例如数值分析、机器学习、图像处理等。使用者...
train_test_split是一个常用的机器学习工具,用于将数据集划分为训练集和测试集。它可以帮助我们评估模型的性能,并进行模型选择和调优。如果不使用Scikit-learn的train_test_split函数,我们可以手动实现数据集的拆分。 数据集的拆分可以采用随机抽样的方式,确保训练集和测试集的样本分布相似。以下是一个示例代码,...