传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务。 1. 获取数据 1.1 导入s ...
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2019-01-27 10:44:33
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一、分类算法的评估 1、二分类 ROC与AUC 1.1 roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic) roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的 ...
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2019-01-25 19:21:29
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包sklearn.metrics sklearn.metrics包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算 分类结果度量 参数大多是y_true和y_pred accuracy_score:分类准确度 condusion_matrix:分类混淆矩阵 classification_report:分类报 ...
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2019-01-08 15:16:10
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引用：https://yq.aliyun.com/articles/603116 5步法： 构造网络模型 编译模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 4种基本元素： 网络结构：由9种基本层结构和其他层结构组成 激活函数：如relu, softmax。口诀: 最后输出用softmax，其余基本都用 ...
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2019-01-08 10:55:08
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ML神器：sklearn的快速使用 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任 ...
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2019-01-06 20:07:10
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用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库 Python通常被应用统计技术或者数据分析人员当做工作中的首选语言。数据科学家也会用python作为连接自身工作与WEB 应用程序/生产环境集成中。 Python在机器学习领域非常出色。它具有一致的语法、更短的开发时间和灵活性，非常适合开发能够直接插入 ...
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2019-01-05 22:42:37
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无论是利用模型对信用申请人进行违约识别，还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中，永远必不可少的一步是对模型的评价，这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低，来决定选取哪个模型。本篇以某国内商业银行的授信项目为例，并尝试决策树、logistic等模型来探寻逾期客户的特征，主要讲述一下R ...
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2018-12-23 19:59:45
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python机器学习基础，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何应用到文本数据上，文本特有的处理方法。机器学习实战，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如
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2018-12-22 12:39:42
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什么是评估机器学习模型 机器学习的目的是得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点。你只能控制可以观察的事情，所以能够可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。 如何衡量泛化能力，即如何评估机器学习模型。 评估模型的重点是将数据划分为三个集合：训练集 ...
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2018-12-13 01:19:21
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过拟合和欠拟合 过拟合：在训练集上的准确率较高，而在测试集上的准确率较低 欠拟合：在训练集和测试集上的准确率均较低 1）概念概述 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高，以及增大训练集是否可以减小过拟合。 先明 ...
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2018-12-10 14:22:23
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