机器学习sklearn之预估器(estimator)使用

预估器（估计器）estimator

概述

因为sklearn机器学习算法的实现都属于estimator的子类：

分类算法：
k-近邻、贝叶斯、逻辑回归、决策树与随机森林
回归算法：
线性回归，岭回归
无监督学习算法：
聚类

故以上算法有一套通用的方法：

实例化一个estimator

调用fit()方法进行训练

estiamtor.fit(x_train,y_train) # 训练 【训练集的特征值与目标值】

-----调用完毕，模型生成

模型评估:
3.1 法一：直接比对真实值与预测值：

y_predict = estimator.predict(x_test)    预测 【将测试集的特征值传入，根据先前计算出的模型，来预测所给测试集的目标值】
y_test == y_predict   对比 【对比预测值与真实值】

3.2 法二：直接计算出准确率：

estimator.score(x_test,y_test) 计算准确率 【根据测试集的特征值与目标值，直接计算出准确率】

机器学习sklearn之预估器(estimator)使用相关推荐

机器学习Sklearn总结2——分类算法
目录一.转换器与估计器二.分类算法 K-近邻算法案例代码: 模型选择与调优案例代码: 朴素贝叶斯算法: 朴素贝叶斯算法总结案例代码: 决策树总结: 案例代码: 使用随机森林来实现: 随机森林 ...
机器学习基础、sklearn数据集、转换器与预估器
机器学习基础机器学习开发流程机器学习算法分类机器学习模型是什么需要明确几点问题: 算法是核心,数据和计算是基础找准定位大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做,而我只是一个调包侠分析很 ...
sklearn——转换器（Transformer）与预估器（estimator）
回想一下之前做的特征工程的步骤? 实例化(实例化的是一个转换器类transformer) 调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵,不能同时调用) 我们把特征工程的接口称为转换器,其中 ...
08_sklearn数据集，数据集划分train_test_split，sklearn.datasets及其api，sklearn分类数据集，sklearn回归数据集，转换器与预估器
1.sklearn数据集 1.1 数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分训练数据:用于训练,构建模型测试数据:在模型检验时使用,用来评估模型是否有效 1.1.1 sklearn数据集划分 ...
Py之scikit-learn：机器学习Sklearn库的简介、安装、使用方法(ML算法如何选择)、代码实现之详细攻略
Py之scikit-learn:机器学习Sklearn库的简介.安装.使用方法.代码实现之详细攻略目录 scikit-learn的简介 scikit-learn的安装 scikit-learn的使用 ...
机器学习Sklearn学习总结
Sklearn学习资料推荐: sklearn中文文档机器学习入门必看:使用 scikit-learn 构建模型的通用模板机器学习神器Scikit-Learn保姆教程! python机器学习_FF_ ...
Py之scikit-learn：机器学习sklearn库的简介、六大基本功能介绍(数据预处理/数据降维/模型选择/分类/回归/聚类)、安装、使用方法(实际问题中如何选择最合适的机器学习算法)之详细攻略
Py之scikit-learn:机器学习sklearn库的简介(组件/版本迭代).六大基本功能介绍(数据预处理/数据降维/模型选择/分类/回归/聚类).安装.使用方法(实际问题中如何选择最合适的机器学 ...
《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例
随机森林随机森林 - 概述集成算法概述 sklearn中的集成算法随机森林分类器 RandomForestClassifier 重要参数控制基评估器的参数 n_estimators:基评估器的 ...
【火炉炼AI】机器学习013-用朴素贝叶斯分类器估算个人收入阶层
[火炉炼AI]机器学习013-用朴素贝叶斯分类器估算个人收入阶层 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matp ...

机器学习sklearn之预估器(estimator)使用

预估器（估计器）estimator

概述

机器学习sklearn之预估器(estimator)使用相关推荐

最新文章

热门文章