1.13. 特征选择 1.13. 特征选择 1.13.1. 移除低方差特征 1.13.2. 单变量特征选择 1.13.3. 递归式特征消除 1.13.4. 使用 SelectFromModel 选取特征 1.13.4.1. 基于 L1 的特征选取 1.13.4.2. 基于 Tree（树）的特征选取 1.13.5. 特征选取作为 pipeline...

决策树的训练和可视化 为了理解决策树，我们需要先构建一个决策树并亲身体验它到底如何进行预测。 接下来的代码就是在我们熟知的鸢尾花数据集上进行一个决策树分类器的训练。 from sklearn . datasets import load_iris from sklearn . tree import DecisionTreeClas...

投票分类 假设你已经训练了一些分类器，每一个都有 80% 的准确率。你可能有了一个逻辑斯蒂回归、或一个 SVM、或一个随机森林，或者一个 KNN，或许还有更多（详见图 7-1） 一个非常简单去创建一个更好的分类器的方法就是去整合每一个分类器的预测然后经过投票去预测分类。这种分类器就叫做硬投票分类器（详见图 7-2）。 令人惊奇的是这种投票分类...

5.4 缺失值插补 5.4.1 单变量与多变量插补 5.4.2 单变量插补 5.4.3 多变量插补 5.4.3.1 多变量插补的灵活性 5.4.3.2 单次与多次插补 5.4.4 参考 5.4.5 标记缺失值 5.4 缺失值插补 校验者: @if only 待二次校验翻译者: @Trembleguy @Loopy 因为各种各样的原...

特徵選擇/範例一: Pipeline Anova SVM (一)建立模擬資料 (二)選擇最好的特徵 (三)以佇列方式來設定支持向量機分類法運算物件 (四)原始碼 Python source code: feature_selection_pipeline.py (五)函式用法 make_classification() 的參數 Sel...

Compare Stochastic learning strategies for MLPClassifier 1.Stochastic Gradient Descent(SGD): 2.Momentum: 3.Nesterov Momentum: 4.Adaptive Moment Estimation (Adam): (一)引入函式庫 (二)...