摘要: 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
posted @ 2017-06-14 15:12 nolonely 阅读(22027) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 各种损失函数 损失函数或代价函数来度量给定的模型(一次)预测不一致的程度 损失函数的一般形式: 风险函数:度量平均意义下模型预测结果的好坏 损失函数分类: Zero-one Loss,Square Loss,Hinge Loss,Logistic Loss,Log Loss或Cross-entrop 阅读全文
posted @ 2017-06-14 15:06 nolonely 阅读(15877) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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
posted @ 2017-06-14 11:34 nolonely 阅读(19610) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要: 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
posted @ 2017-06-14 10:14 nolonely 阅读(25866) 评论(0) 推荐(4) 编辑