摘要：
分类模型构建 分类是指构造一个分类模型，输入样本的特征值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别中。分类模型若建立在已有类标记的数据集上，则属于有监督学习。在实际应用场景中，分类算法被用于行为分析，物品识别，图像检测等。 | 模块 | 函数 | 算法名称 | | | | | | linea 阅读全文
摘要：
回归模型构建 | 模块 | 函数 | 算法名称 | 简称 | | | | | | | linear_model | LinearRegression | 线性回归 | LR | | svm | SVR | 支持向量机回归 | SVM | | neighbors | KNeighborsRegress 阅读全文
摘要：
忙了许久，总算是又想起这边还没写完呢。 那今天就写写sklearn库的一部分简单内容吧，包括数据集调用，聚类，轮廓系数等等。 自带数据集API | 数据集函数 | 中文翻译 | 任务类型 | 数据规模 | | | | | | | load_boston | Boston房屋价格 | 回 阅读全文
摘要：
数据集划分 一般在日常工作中我们会将数据集拆分为训练集（train_set）和测试集（test_set） 训练集：一般用于训练模型，需要尽可能保证训练的数据具有代表性。 测试集：用于测试模型，检测模型的性能（包括了运行时间，模型的效果等） trian_test_split( arrays,train 阅读全文