标签：pat justify 依据 nsf roc 处理 lang ons from
python3.6 -m jupyter notebook时，查看在jupyter notebook内部打印sys,path,发现调用的并不是python3.6，而是python2.7，只能先把python2.7里面的jupyter notebook uninstall。
在调参时，我们一般调整参数直至估计器达到最优，但是这有可能将测试集中的信息“泄露”给估计器，而且评估指标也不再报告泛化性能。设置验证集可解决这一问题，即在训练集上进行训练，验证集上评估，当实验似乎成功时，在测试集上进行最终评估。
通常，我们将数据分成3组，这大大减小了可用于学习模型的样本数，浪费数据。使用交叉验证可以解决这一问题，但是计算代价更大。
pipeline的输入为一连串的数据挖掘步骤，其中最后一步必须是估计器（Estimator），可理解成分类器前几步是转换器（Transformer）。输入的数据集经过转换器的处理后，输出的结果作为下一步的输入,使得编写估计器更容易，在交叉验证下提供此行为：
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>>> from sklearn.pipeline import make_pipeline >>> clf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(),PCA(n_components=2),svm.SVC(C=1)) >>> cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=cv) |
a = [1,1,4,5,2,2,9,9]
m
= list(set(a))
m.sort(key=a.index)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/amy5526/p/10989233.html
