sklearn自学指南(part41)--使用手册的目录

学习笔记，仅供参考，有错必究

文章目录

3.1. 交叉验证：评价估算器的性能
3.2. 调整估算器的超参数
3.3. 衡量和评分：量化预测的质量
3.4. 验证曲线：绘制分数来评估模型

3.1. 交叉验证：评价估算器的性能

3.1.1. 计算交叉验证的指标
3.1.2. 交叉验证迭代器
3.1.3. 关于洗牌(shuffling)的说明
3.1.4. 交叉验证和模型选择
3.1.5. 排列测试得分

3.2. 调整估算器的超参数

3.2.1. 详尽的网格搜索
3.2.2. 随机参数优化
3.2.3. 用连续减半法寻找最佳参数。
3.2.4. 参数搜索提示
3.2.5. 暴力参数搜索的替代方法

3.3. 衡量和评分：量化预测的质量

3.3.1. 评分参数：定义模型评价规则
3.3.2. 分类指标
3.3.3. 多标签排名指标
3.3.4. 回归指标
3.3.5. 聚类指标
3.3.6. 哑估计器

3.4. 验证曲线：绘制分数来评估模型

3.4.1. 验证曲线
3.4.2. 学习曲线

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