python sklearn 机器学习sklearn.model_selection 介绍

Posted 丿小呆

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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 sklearn 机器学习sklearn.model_selection 介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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:

  1. 收集数据
  2. 选择训练的数据。并不是所有搜集到的数据都可能用到。
  3. 将数据划分为训练集测试集
  4. 选择模型
  5. 确定模型参数
  6. 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:

  1. 有点像数据流图

    技术图片

  2. 结合交叉验证划分的图

    技术图片

模块

所有的模块有以下这么多,这里我主要分成了5块。

技术图片

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-curvehttps://blog.csdn.net/liujing319/article/details/86478574

待续。。。。。。。

以上是关于python sklearn 机器学习sklearn.model_selection 介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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