对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)
研修课上讲了两个例子，融合一下。
主要演示大致的过程：
导入->拆分->训练->模型报告
以及几个重要问题：
①标签二值化
②网格搜索法调参
③k折交叉验证
④增加噪声特征（之前涉及）
from sklearn import datasets
#从cross_validation导入会出现warning，说已弃用
from sklearn.model_selection import train-test_split
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classificatio
文件下载
评论信息
其他资源
- 极域电子教室2021豪华版17364
- 数控刀补仿真
- sobel图像处理算法（阳光算法）
- 完整版冈萨雷斯 数字图像处理（第三版）课后答案
- H264实时编码RTSP直播
- photoSpheredView.rar
- 人脸检测、人脸对齐（MTCNN方法）
- 哈夫曼压缩和解压c++（源码）
- 河南省13级高程数据tif文件可提取等高线。
- 后缀名字典
- Android调用NFC读取NFC卡片
- C程序设计语言_第2版(徐宝文等译).pdf
- 窗口同步器密码123.7z
- 淘宝接入sdk
- 信息安全体系风险评估.ppt
- VS2015-MFC对话框模式，Pelco-D协议，使用串口服务器控制云台转动
- web安全与防护课件.pdf
- 手写体识别——MATLAB代码
- keil3破解版
- 物资管理系统C#Access数据库简单应用2
- 单元测试报告（单元测试大作业）
- 数据结构 家谱
- 笔趣阁小说下载阅读器
- 自定义词法规则的词法分析器
- 人力资源管理asp.net
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明