Python使用tpot获取最优模型将最优模型应用于交叉验证数据集(5折)获取数据集下的最优表现,并将每一折(fold)的预测结果概率属于哪一折与测试集标签结果概率一并整合输出为结果文件

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python使用tpot获取最优模型将最优模型应用于交叉验证数据集(5折)获取数据集下的最优表现,并将每一折(fold)的预测结果概率属于哪一折与测试集标签结果概率一并整合输出为结果文件相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python使用tpot获取最优模型、将最优模型应用于交叉验证数据集(5折)获取数据集下的最优表现,并将每一折(fold)的预测结果、概率、属于哪一折与测试集标签、结果、概率一并整合输出为结果文件

目录

以上是关于Python使用tpot获取最优模型将最优模型应用于交叉验证数据集(5折)获取数据集下的最优表现,并将每一折(fold)的预测结果概率属于哪一折与测试集标签结果概率一并整合输出为结果文件的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python使用遗传算法(Evolutionary Algorithm进化算法)构建优化器获取机器学习模型最优超参数组合拟合最佳模型实战+代码

python计算多个模型在不同数据集上的预测概率获取每个数据集上的最优模型多个最优模型的ROC曲线进行对比分析

Python使用灰狼算法(Grey Wolf Optimization (GWO) Algorithm)构建优化器获取机器学习模型最优超参数组合拟合最佳模型实战+代码

Python使用模拟退火(Simulated Annealing)算法构建优化器获取机器学习模型最优超参数组合(hyperparameter)实战+代码

Python使用bayesian-optimization包的BayesianOptimization算法构建贝叶斯优化器获取机器学习模型最优超参数组合实战+代码

python基于tpot训练模型机器学习模型并指定在模型训练过程中期望使用的学习器列表