0 简介 1 是否预测了正确的数值 from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE MSE(yhat,Ytest) y.max() y.min() cross_val_score(reg,X,y,cv=10,scoring="mean_sq ...
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2021-07-05 17:07:25
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计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据,拟合模型和计算连续 5 次的分数(每次不同分割)来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
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2021-06-20 17:46:16
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多标签分类评估 (EvalMultiLabelBatchOp) Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.evaluation.EvalMultiLabelBatchOp Python 类名:EvalMultiLabelBatchOp 功能介绍 多label分 ...
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2021-06-19 19:12:03
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一个重要的闭环: 机器学习-数据挖掘的流程(CRISP-DM):围绕数据进行如下6个活动进行闭环式地探索活动 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 方案实施 一个重要的概念: 特征工程:最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用,包括如下几个主要部分: 数据预处理:标准化、缩放、缺 ...
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2021-01-06 11:47:45
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目录 学习 数据挖掘的流程 数据预处理->数据探索->模型训练->模型选择->模型评估 模型选择 模型选择是对超参数的选择,通过校验集,来看看模型那一组超参数有更好的效果 模型评估 参考资料 分类:分类问题的常用评估指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall ...
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2020-12-18 13:19:35
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1.模型评估之参数选择 2.来吧,展示 #模型评估之参数选择#k:1-25#遍历所有可能的参数组合#建立相应的model#model训练和预测#测试数据的准确率计算#查看最高准确率对应的k值 #遍历所有可能的参数组合#建立相应的model #model训练和预测#训练数据的准确率计算 #测试数据准确 ...
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2020-09-17 23:47:31
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构建数据流程是实践过程中核心环节。熟悉pipeline的的构建过程,有助于理解不同代码的结构,也是实现自主创建网络的第一步。 使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括:1,准备数据 2,定义模型 3,训练模型 4,评估模型 5,使用模型 6,保存模型。 1- 数据加载 在Pytorch中构建 ...
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2020-08-28 12:04:03
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一、模型评估与选择 2.2.1留出法 1、直接将数据集划分为两个互斥的集合,即D=sUt,s∩t=空集 2、在s上训练出模型,用t来评估其测试误差 3、s/t的划分尽可能保持数据分布的一致性,至少要保持样本的类别比例相似 4、若s,t中的样本比例差别很大,则误差估计将由训练/测试数据分布的差异而产生 ...
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2020-08-28 11:48:55
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Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的**超参数、Loss、Accu... ...
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2020-06-27 21:39:16
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一些评估方法 1.留出法 它将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,S的补集作为测试集T。在S上训练出模型后,用T来评估其测试误差,作为对泛化的估计。 2.交叉验证法 将数据集划分为k个大小相似的互斥子集,D=D1 U D2 U...Dk,每个子集都尽可能保持分布一致性。每次选择k ...
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2020-05-18 23:06:57
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