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自 http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3197123.html 一、and: 在Python 中，and 和 or 执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值；而是，返回它们实际进行比较的值之一。 在布尔上下文中从左到右演算表达式的值，如果布尔上下文 阅读全文
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explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点： 这些函数都有一个参数“multioutput”，用来指定在多目标回归问题中，若干单个目标变量的损失或得分以什么样的 阅读全文
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学习器模型中一般有两个参数：一类参数可以从数据中学习估计得到，还有一类参数无法从数据中估计，只能靠人的经验进行指定，后一类参数就叫超参数 比如，支持向量机里的C，Kernel，gama，朴素贝叶斯里的alpha等，在学习其模型的设计中，我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数，可以通过以下 阅读全文
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sklearn数据集划分方法有如下方法： KFold，GroupKFold，StratifiedKFold，LeaveOneGroupOut，LeavePGroupsOut，LeaveOneOut，LeavePOut，ShuffleSplit，GroupShuffleSplit，Stratified 阅读全文
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一、standardization 之所以标准化的原因是，如果数据集中的某个特征的取值不服从标准的正太分布，则性能就会变得很差 ①函数scale提供了快速和简单的方法在单个数组形式的数据集上来执行标准化操作 ②Preprocessing还提供了一个类StandarScaler，该类实现了变换器的AP 阅读全文
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特征抽取sklearn.feature_extraction 模块提供了从原始数据如文本，图像等众抽取能够被机器学习算法直接处理的特征向量。 1.特征抽取方法之 Loading Features from Dicts 2.特征抽取方法之 Features hashing 3.特征抽取方法之 Text 阅读全文
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一、模型验证方法如下： ①通过交叉验证得分：model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 结果图 ②对每个输入数据点产生交叉验证估计：model_selection.cross_val_predict(estimator,X) ③、计算并绘制模型的学习率曲 阅读全文
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sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集（Generat 阅读全文
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sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_dec 阅读全文
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一、pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator，这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程，比如feature selection->normalization->classification pipeline提供了两种服 阅读全文