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GridSearchCV 简介 GridSearchCV，自动调参，设置好相应参数，就能给出最优化的结果和参数。 数据量比较大的时候可以使用一个...
在处理缺失数据的时候，最常用的方法是： 删除 ，最简单最直接的方法，很多时候也是最有效的方法，这种做法的缺点是可能会导致信息丢失。删除有缺失数据...
机器学习中的特征类别有连续型特征和离散型特征 获取到原始特征，根据情况需要需对特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000...
scikit_learn里的 pipeline pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理，可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用...
数据标准化（Standardization）与 归一化（Normalization） 在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是...
欠拟合与过拟合 欠拟合 Underfit 在训练数据和未知数据上表现都很差，高偏差。 解决方法： 1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的...
scikit_learn里的fit与fit_transform 二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~N(0,1)，将数据缩放(映射...
机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向（P），实际上预测正确（T），即判断为正向的正确率TN：预测为负向（N）...
无监督学习 发现数据本身的分布特点 数据聚类K-means 预先设定聚类个数，再不断更新聚类中心，多轮迭代后，使得所有数据点到其所属聚类中心距离...
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