sklearn笔记24 算法回顾

算法使用
·创建
·参数调节 cross_val_score:求单一参数最合适的值（KNN) GridSearchCV网格搜索:多参数组合最优的值。标准:准确率，精确率，召回率，F1
数据清洗
操作数据库（数据清洗）
数据分析，可视化（Excel可视化）

算法原理
内在动力cpu i7-9700k (超频，打鸡血)
面试（最重要的）
表达出来，训练，学会。原理本质上简单，通俗的，生活
KNN原理，距离（调整，p=1, p =2设置p= 1, p =2调和)
决策树原理:嫡、gini系数、梯度下降、梯度上升
随机森林，极限森林：简单决策树+随机性
梯度提升树（回归）：每棵树画出来，显示，推导
梯度提升分类树

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