sklearn有關引數

2021-09-08 06:30:41 字數 948 閱讀 1296

from sklearn import


datasets


from sklearn.linear_model import


linearregression


import


matplotlib.pyplot as plt


#載入資料


loaded_data =datasets.load_boston()


data_x =loaded_data.data


data_y =loaded_data.target


#是否需要對資料進行拆分


#定義模型


model =linearregression()#訓練


model.fit(data_x,data_y)


#y = 0.1x+0.3


print(model.coef_) #


輸出斜率0.1


print(model.intercept_) #


輸出截距0.3


data_x的**值，與data_y(真實值)之間的打分


print(model.score(data_x,data_y)) #


對 model 用 r^2 的方式進行打分r^2 coefficient of determination


posted on 2017-12-06 21:06收藏 
 
sklearn 引數搜尋
引數搜尋 提前設定好引數可以選擇的候選值，然後根據不同引數組合對於模型泛化能力的貢獻，選取最佳的超引數組合。gridsearchcv，基於交叉驗證的網格搜尋法 將要搜尋的引數候選值輸入搜尋器內，搜尋器遍歷每一種引數組合，使用交叉驗證法對比每種引數組合下模型的表現，返回表現最好模型的引數值 優點 自動...


sklearn超引數搜尋
1，超引數 在模型訓練中，有些引數不能通過對資料進行學習得到，這種引數叫做超引數。比如，神經網路的層數，每層的神經元數量等。from sklearn.model selection import gridsearchcv from sklearn import svm,datasets defgs ...


Sklearn引數詳解 GBDT
這篇介紹boosting的第二個模型gbdt，gbdt和adaboost都是boosting模型的一種，但是略有不同，主要有以下兩點不同 class sklearn.ensemble.gradientboostingclassifier loss deviance learning rate 0.1...