scikit的Flask API学习 一个简单的Flask应用程序，可以根据scikit-learn模型进行预测。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 任何sklearn模型都可以用于预测。 在阅读更多内容。 依存关系 scikit学习 烧瓶 大熊猫 麻木 pip install -r requirements.txt 正在运行的API python main.py 终点 /预测（POST） 给定一个表示独立变量的JSON对象，返回预测数组。 这是一个

对应这篇文章的数据集，小伙伴们自行取走： https://sito8.blog.csdn.net/article/details/123233758?spm=1001.2014.3001.5502

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用于sklearn和TensorFlow的学习，暂时没有中文版，内容详细，代码可用

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《scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战》_黄永昌

Linux for Hackers:Learn Cybersecurity Principles With Shell,python,bash Programming Using Kali Linux Tools. A Complete Guide

多得分手 允许在scikit的cross_val_score使用多个度量功能的cross_val_score 。 正如已经讨论过的那样，Python的SciKit包含了用于计算估计量评估指标的强大功能（使用cross_val_score ），但在为同一分类器计算多个指标而不进行再次训练时，它似乎失败了。 由于仅接受单个度量标准名称或单个可调用名称的函数的scoring参数而出现问题。 此存储库的模块multiscorer是一种在cross_val_score中使用任意数量的指标的解决方法。 安装 要“安装”模块，只需下载源代码并将其放置在项目的目录中即可。 （或者，下载multiscor

对于输入数组，这依旧是把每一行当作一个样本，每一列当作一个特征，我们先来看第一个特征，即第一列，也就是说它有两个取值 0 或者 1，那么 one-hot 就会使

:deciduous_tree: Python中的斜决策树 倾斜决策树实现的python接口： OC1 CART-线性组合（Breiman等，1984，第5章） 安装（Python 3） 首先使用以下命令安装numpy ： pip install numpy 然后运行： pip install git+https://github.com/AndriyMulyar/sklearn-oblique-tree 利用 可以使用普通的scikit-learn分类器api来诱导树木。 例如： from sklearn . datasets import load_iris , load_breast_cancer fro