背景 为什么用进行特征选择，个人理解主要包括以下几个方面： 1、减少特征数量可以防止维度灾难，降低算力的负担，减少训练时间； 2、增强模型泛化能力，降低模型过拟合的风险； 3...
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背景 为什么用进行特征选择，个人理解主要包括以下几个方面： 1、减少特征数量可以防止维度灾难，降低算力的负担，减少训练时间； 2、增强模型泛化能力，降低模型过拟合的风险； 3...
一、前情提要 该数据集最初来自美国国立糖尿病与消化与肾脏疾病研究所。数据集的目的是基于数据集中包含的某些诊断指标，诊断性的预测患者是否患有糖尿病。从较大的数据库中选择这些实例...
无意间发现一个很牛的小工具，在此记录下来分享给大家，那就是号称比原始的pandas快不止4倍的“Modin”。 git地址：https://github.com/modin-...
今天我们聊一聊关于机器学习中数据不均衡的解决办法。 一、类别样本不均衡到底是啥？ 类别数据不均衡是分类任务中一个典型的存在的问题。简而言之，即数据集中，每个类别下的样本数目相...
重点说明，该章节为承上启下章节 一、前情提要 该数据集最初来自美国国立糖尿病与消化与肾脏疾病研究所。数据集的目的是基于数据集中包含的某些诊断指标，诊断性的预测患者是否患有糖尿...
关于Pima数据集研究共分为4个篇幅来进行研究： 《关于Pima数据集研究(1)--EDA(探索性数据分析)篇》 《关于Pima数据集研究(2)--DC(数据清洗)篇》 《关...
关于Pima数据集研究共分为4个篇幅来进行研究： 《关于Pima数据集研究(1)--EDA(探索性数据分析)篇》 《关于Pima数据集研究(2)--DC(数据清洗)篇》 《关...
关于Pima数据集研究共分为： 《关于Pima数据集研究(上)--EDA篇》 《关于Pima数据集研究(中)--DC&FE篇》 《关于Pima数据集研究(下)--Model篇...
