04 2023 档案
摘要：参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.auc.html 在分类模型的性能评估指标总结章节中，我们讲到AUC曲线是分类模型的性能评价指标之一。接下来将对sklearn库中AUC曲线的具体计算方式进行讲解
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摘要：参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html 在分类模型的性能评估指标总结章节中，我们讲到ROC曲线是分类模型的性能评价指标之一。接下来将进一步对sklearn库中ROC曲线的计
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摘要：机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC曲线（Receiver operating characteristic curve，受试者工作特征曲线）；
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摘要：语法格式 DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=_NoDefault.no_default, observe
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摘要：参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html 语法格式 class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, d
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摘要：在线性回归模型中，拟合函数
摘要：基本形式 线性回归（linear regression）通过学习获得一个线性模型以尽可能准确地预测实际标签值。对于具有m个样本的数据集，给定
摘要：参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html 在了解逻辑回归原理（见逻辑回归原理总结）的基础上，进一步对sklearn库中的LogisticRegre
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摘要：语法格式 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 常用参数解释： start: 序列的起始值 stop: 序列的终止值 num: 要生成的样本数量。默认值是50。必须是
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