【python sklearn 机器学习】sklearn.model_selection 介绍,,最近做项目接触到了s
【python sklearn 机器学习】sklearn.model_selection 介绍,,最近做项目接触到了s
最近做项目接触到了sklearn模块,觉得非常好用,许多算法都已经实现了,还有很多实用功能,第一次接触还是有些不熟悉,因此把学习到的内容记录下来,以供自己或他人参考使用。
对于机器学习和sklearn也是才接触不久,如果有错误之处,请指正。
简介
官方API文档:sklearn.model_selection。这个模块主要是对数据的分割,以及与数据划分相关的功能。会在哪里划分数据能,这里先说一下机器学习的流程,我对机器学习流程的理解为:
收集数据选择训练的数据。并不是所有搜集到的数据都可能用到。将数据划分为训练集和测试集选择模型确定模型的参数使用测试集评估模型这其中涉及到两次对于数据的划分,分别在步骤5和步骤6,这里使用两幅图可能容易理解一些:
有点像数据流图
结合交叉验证划分的图
模块
所有的模块有以下这么多,这里我主要分成了5块。
1、2、3 参考:https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#cross-validation
5 参考: https://scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html#learning-curve 和 https://blog.csdn.net/liujing319/article/details/86478574
待续。。。。。。。
【python sklearn 机器学习】sklearn.model_selection 介绍
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