文章 2024-06-21 来自:开发者社区

机器学习- Sklearn (交叉验证和Pipeline)

前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲,但是在实践中却会经常要用到的,那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响,因为有些数据可能因为数据的分布很不平均,导致咱们训练的模型虽然在咱们的数据集里面的表现很好,但是在....

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】模型泛化能力与交叉验证

在机器学习的世界中,模型的性能不仅体现在训练集上的准确率,更重要的是其在新数据(即测试集)上的表现,这就是所谓的模型泛化能力。为了更准确地评估模型的泛化能力,我们通常使用交叉验证这一强大工具。本文将深入探讨模型泛化能力的概念、重要性以及如何通过交叉验证来有效评估和提升模型的泛化能力。 一、模型泛化能力 模型泛化能...

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文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python 机器学习专栏】模型选择中的交叉验证与网格搜索

在机器学习领域,模型的选择和优化是至关重要的环节。其中,交叉验证和网格搜索是两种常用的方法,用于评估模型的性能并找到最优的参数组合。本文将深入探讨交叉验证与网格搜索在模型选择中的应用。 一、交叉验证的原理与方法 交叉验证是一种评估模型性能的技术,它通过将数据集划分为多个子集,依次将每个子集作为测试集,其余子集作为...

文章 2024-04-29 来自:开发者社区

【视频】R语言机器学习高维数据应用:Lasso回归和交叉验证预测房屋市场租金价格

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32646 分析师:Junjun Li 在这篇文章中,我们将着重探讨高维数据下的机器学习应用,以房屋市场租金价格预测为例。 在实际生活中,房屋租金作为一个重要的经济指标,被广泛应用于城市规划、财务投资等方面的决策中。然而,如何准确地预测房屋租金价格却一直是一个具有挑战性的问题。 本文将介绍如何使...

【视频】R语言机器学习高维数据应用:Lasso回归和交叉验证预测房屋市场租金价格
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

【视频】机器学习交叉验证CV原理及R语言主成分PCA回归分析犯罪率|数据共享

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=24671 交叉验证是避免过度拟合和很好地理解预测模型性能的最有效技术之一。 训练集用于训练模型,测试集用于评估其性能。但是这种方法通常应该避免,并且不应用于现实世界的场景。 ...

【视频】机器学习交叉验证CV原理及R语言主成分PCA回归分析犯罪率|数据共享
文章 2024-03-14 来自:开发者社区

机器学习-特征选择:如何使用交叉验证精准选择最优特征?

一、引言 在机器学习任务中,选择最重要和相关的特征对于构建高性能的模型至关重要。特征选择旨在从原始数据中挑选出最具信息量和预测力的特征,以降低维度和噪声的影响,提高模型的泛化能力和效率。有效的特征选择可以帮助我们理解数据、简化模型、减少计算成本,并降低过拟合的风险。 交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法,它将数据集划分为训练集和验证集,并通过多次迭代评估模型在不同数据子...

文章 2023-09-21 来自:开发者社区

机器学习交叉验证和网格搜索案例分析

1 什么是交叉验证(cross validation)交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。1.1 分析我们之前知道数据分为训练集和测试集...

机器学习交叉验证和网格搜索案例分析
文章 2023-08-02 来自:开发者社区

机器学习技术:如何使用交叉验证和ROC曲线提高疾病预测的准确性和效率?

一、引言随着机器学习的普及,评估模型的性能越来越重要。交叉验证和ROC曲线是两种常见的评估模型性能的方法。本文将介绍这两种方法的基本原理和应用场景,并结合实际案例和技术实践,讲解如何使用交叉验证和ROC曲线来提高机器学习模型的性能。此外,文章也将提供一些最佳实践建议,以帮助读者在实际工作中应用这些方法。交叉验证是一种常用于评估...

机器学习技术:如何使用交叉验证和ROC曲线提高疾病预测的准确性和效率?
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

Lesson 3. 线性回归的手动实现(3.3 线性回归手动实现与模型局限 & 3.4 机器学习模型结果可信度理论与交叉验证基础)

文章目录一、线性回归手动实现与模型局限1. 线性回归的手动实现2. 线性回归模型局限3. 线性回归的决定系数二、机器学习模型结果可信度理论与交叉验证基础1. 机器学习模型结果可信度理论基础与数据集划分1.1 机器学习模型结果可信度基础理论1.2 数据集切分方法1.3 线性回归手动实现1.4 测试集的不可知悖论2. 交叉验证基本思想一、线性回归手动实现与模型局限在创建好了数据生成器之后࿰...

Lesson 3. 线性回归的手动实现(3.3 线性回归手动实现与模型局限 & 3.4 机器学习模型结果可信度理论与交叉验证基础)
文章 2023-01-18 来自:开发者社区

【机器学习】(18)使用sklearn实现交叉验证

使用sklearn实现交叉验证1.交叉验证如果我们使用模型在一个数据集上面进行测试是不对的,因为只要我们的模型不断进行训练样本,最终肯定会拟合所有的数据,但是这样来说该模型会对在训练过程中没有见过的数据失去作用,这种情况就是过拟合。我们为了要避免这种情况,就要在训练开始将数据分为训练集和测试集x_train,x_test&#x...

【机器学习】(18)使用sklearn实现交叉验证

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