评估器

【sklearn学习】集成算法之梯度提升树GBDT

梯度提升树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是提升法中的代表算法GBDT中包含Boosting三要素损失函数：用以衡量模型预测结果与真实结果的差异弱评估器：决策树，不同的
jaeden_xu·2022-04-08 08:37

xgboost2 以及使用XGB.CV来进行调参

#xgboost的几种弱评估器,boosterforboosterin["gbtree","gblinear","dart"]:reg=XGBR(n_estimatiors=22,learning_rate
weixin_45271076·2021-05-27 17:54

sklearn库学习----随机森林(RandomForestClassifier，RandomForestRegressor)

文章目录概述集成算法集成算法的目标随机森林再sklearn中的位置控制基评估器的参数，与决策树参数一样随机森林模型参数随机森林分类器示例导包通过多次交叉检验蓝比较两个模型画出随机森林随着扽林中树的棵树变换的学习曲线
iostreamzl·2021-05-17 00:38

随机森林01

RandomForestClassifier随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。
文子轩·2021-04-30 01:57

机器学习之随机森林(手推公式版)

随机森林(Random(Random(RandomForest,RF)Forest,RF)Forest,RF)是非常具有代表性的BaggingBaggingBagging集成算法，在以决策树为基学习器(评估器
夏小悠·2021-04-26 13:23

随机森林

1.1概述随机森林非常具有代表性的Bagging集成算法，是一个包含多棵决策树的评估器，分类数组成的森林就叫随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫随机森林回归器。
诗云HSY·2021-04-18 07:03

随机森林

多个模型集成成为的模型叫做“集成评估器”，组成集成评估器的每个单个的模型叫做“基评估器”。
从数分到数疯·2021-04-12 21:36

《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：基评估器的数量【建立一片森林】random_state
萌宅鹿·2021-02-12 02:38

c++实现svm_机器学习（四）-SVM支持向量机

支持向量机其实就是一个边界最大化评估器。1
weixin_39912303·2020-12-19 10:10

【机器学习】集成算法——Boosting中的AdaBoost算法原理及sklearn应用

（写在前面：集成算法中基评估器可以是分类模型也可以是回归模型，因为个人习惯称基评估器为弱分类器，全文的弱分类器其实是指基评估器，而写基评估器就是基评估器，写到后面才发现这点不太严谨，后面逐步更改。
Miki_onlyone·2020-10-13 13:12

SAT:State-Aware Tracker for Real-Time Video Object Segmentation 阅读

abs/2003.00482针对videoobjectsegmentation(VOS)任务的跟踪器State-AwareTracker(SAT)简图示意：粉色的联合分割网络得到目标mask，蓝色的状态评估器根据分割结果评估状态得分
木木JL·2020-09-10 16:02

【机器学习】简介+Scikit-Learn介绍+超参数和模型验证+特征工程

分类：预测离散标签2.回归：预测连续标签3.聚类：为无标签数据添加标签4.降维：推断无标签数据的结构5.2Scikit-Learn简介一、Scikit-Learn的数据表示二、Scikit-Learn的评估器
Mercy92·2020-09-09 17:17

【Scikit-Learn 中文文档】Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/pipeline.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/pipeline.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/apachecn/s
景-王-飞·2020-08-25 03:01

JVM调优，基本思路

1、性能定义要查找和评估器性能瓶颈，首先要知道性能定义，对于jvm调优来说，我们需要知道以下三个定义属性，依作为评估基础:吞吐量：重要指标之一，是指不考虑垃圾收集引起的停顿时间或内存消耗，垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标
babyWorld·2020-08-23 00:48

关于xgboost的一些整理

XGBOOST的三大板块XGBoost本身的核心是基于梯度提升树实现的集成算法，整体来说可以有三个核心部分：集成算法本身，用于集成的弱评估器，以及应用中的其他过程。
佛系·2020-08-22 14:37

二.有监督学习示例：简单线性回归

1.API基础知识Scikit-Learn评估器API的常用步骤如下所示：（1）通过从Scikit-Learn中导入适当的评估器类，选择模型类。（2）用合适的数值对模型类进行实例化，配置模型超参数。
愿风去了·2020-08-22 01:57

随机森林在sklearn中的实现和调参

集成算法的概述集成算法会考虑多个评估器的建模结果，汇总之后得到一个结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。
YoJaack_·2020-08-20 04:08

TensorFlow2.0 Guide官方教程 学习笔记9- Estimators

本笔记参照TensorFlow官方教程，主要是对‘Estimators’教程内容翻译和内容结构编排，原文链接：Estimators目录一、优势二、评估器的能力三、预制评估器（Pre-madeEstimators
黄水生·2020-08-17 00:02

Spark机器学习管道--中文翻译

评估器。流水线组件的属性。管道。怎么工作。细节。参数。保存与加载管道。代码例子。例子：评估器、转换器和参数。例子：管道。模型选择（高级调优）管道(P
cm_chenmin·2020-08-17 00:33

集成学习笔记整理1

操作为将若干个基本评估器(分类器&回归器)进行组合，然后使用这些基本评估器来综合对未知样本进行预测。通过这种“集思广益”的行为，比起使用单个基本评估器进行预测，集成学习具有更好的泛化能力与稳健性。
sevieryang·2020-08-16 14:47

Scikit-Learn的评估器API学习-线性分类器

Scikit-Learn的评估器API遵照以下设计原则:统一性内省限制对象层级函数组合明智的默认值使用Scikit-Learn评估器API训练模型的常用步骤:一.通过从Scikit-Learn中导入适当的模型评估器
姬小野·2020-08-13 23:53

Sklearn的简单应用——红酒质量评测

目标：训练一个评估器对红酒进行打分step1.引包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
z_AndHac·2020-08-11 10:27

一个简洁、好用的Pytorch训练模板

训练模板代码地址：https://github.com/KinglittleQ/Pytorch-Template怎么使用1)更改template.py替换__init__方法中的内容，增添自己的模型、优化器、评估器等等
weixin_30781107·2020-08-08 23:44

天池AI学习笔记 python数据科学手册

天池AI学习笔记python数据科学手册什么是机器学习机器学习分类机器学习应用的定性示例小结Scikit-Learn简介Scikit-Learn的数据表示Scikit-Learn的评估器APIAPI基础知识超参数与模型验证什么是模型验证选择最优模型偏差与方差的均衡
暮雨凉初透·2020-08-08 19:34

[Python3] 机器学习 ——（二）Scikit-Learn简介

文章目录二、Scikit-Learn简介（一）Scikit-Learn的数据表示1.数据表2.特征矩阵3.目标数组（二）Scikit-Learn的评估器API1.API基础知识2.有监督学习示例：简单线性回归
TreasureAI·2020-08-08 13:15

TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

三种开发模式使用TensorFlow2.0完成机器学习一般有三种方式：使用底层逻辑这种方式使用Python函数自定义学习模型，把数学公式转化为可执行的程序逻辑。接着在训练循环中，通过tf.GradientTape()迭代，使用tape.gradient()梯度下降，使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重，逐次逼近，完成模型训练。使用Keras高层接口TensorFl
weixin_33890526·2020-08-06 12:01

sklearn与XGBoost

sklearnAPI1.2XGBoost的三大板块2梯度提升树2.1提升集成算法：重要参数n_estimators2.2有放回随机抽样：重要参数subsample2.3迭代决策树：重要参数eta3XGBoost的智慧3.1选择弱评估器
卖山楂啦prss·2020-08-03 03:52

机器学习算法/模型——支持向量机

本质和概述0.1本质0.2概念/术语1.目标函数（损失函数）2.优化算法（求解）拉格朗日乘子法3.SVM软间隔4.核函数SVM模型小结：三种支持向量机5.代码5.1理解SVM5.1.1由来/本质：边界最大化评估器
Robin_Pi·2020-08-02 22:25

机器学习之决策树与随机森林——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记随机森林是一种集成算法，通过集成多个比较简单的评估器形成累积效果。更具体一点就是，随机森林是建立在决策树基础上的集成学习器。
elma_tww·2020-07-15 22:41

机器学习之流形学习——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记流形学习是一种无监督评估器，使用流形学习评估器希望达成的基本目标是：给定一个高维嵌入数据，寻找数据的一个低维表示，并保留数据间的特定关系。
elma_tww·2020-07-15 14:38

Python数据科学手册-第5章机器学习

文章目录机器学习的分类Scikit-LearnScikit-Learn的数据表示Scikit-Learn的评估器API应用：手写数字探索超参数与模型验证模型验证选择最优模型学习曲线验证实践：网格搜索特征工程分类特征文本特征图像特征衍生特征缺失值填充特征管道专题
仰望星空1994·2020-07-13 16:59

【Scikit-Learn 中文文档】Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/pipeline.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/pipeline.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/apachecn/s
那伊抹微笑·2020-07-13 15:22

Pipeline和Gridsearch并行化调参简介

本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA降维与NMF降维不同类别评估器
mishidemudong·2020-07-13 14:03

Python sklearn 随机森林（一）

1.集成学习集成学习的目标：通过考虑多个评估器的建模结果，汇总后得到一个综合的结果，以此来获得比单个模型更好的回归或分类表现。
张晴啊·2020-07-13 12:31

Sklearn学习之路（2）——围绕评估器转换器展开讨论

这次，我们将会详细的介绍其中的一些知识，包括：Sklearn版本注意事项、最基本的评估器与转换器、fit、transform与fit_transform的区别、pipeline使用，tfidf与CountVectorizer
刘炫320·2020-07-13 10:06

sklearn pipeline函数

定义： Pipeline(…)类型： sklearn.pipeline模块中的函数 带有最终评估器的转移管道。连续运用一系列的转换操作和一个最终的评估器。
知道不_zkl·2020-07-12 23:16

JVM调优，基本思路是什么

1、性能定义要查找和评估器性能瓶颈，首先要知道性能定义，对于jvm调优来说，我们需要知道以下三个定义属性，依作为评估基础:吞吐量：重要指标之一，是指不考虑垃圾收集引起的停顿时间或内存消耗，垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标
乐乐Java路漫漫·2020-07-11 02:22

菜菜的机器学习sklearn实战-----集成学习----随机森林

随机森林集成学习集成学习算法概述Bagging和Boostingsklearn中的集成学习算法sklearn中的集成算法模块ensemble随机森林RandomForestClassifier重要参数控制基评估器的参数
Avery123123·2020-07-06 15:16

数据结构大作业之随机森林与XGBoost训练与调参

XGBoost，调参+学习曲线/网格搜索+解读调参结果和过程课程基础：sklearn：开源的基于python语言的机器学习工具包，几乎涵盖了大部分主流机器学习算法随机森林：集成算法中的装袋法：一次性建立多个若评估器
Change W·2020-07-05 10:11

九.随机森林

通过组合多个过拟合评估器来降低过拟合程度，实质上是一种集成学习方法，通常称为装袋算法。虽然每个评估器都对数据过拟合，但是通过求取均值的方式，最终仍然可以获得很好的分类效果。
愿风去了·2020-07-05 07:48

sklearn机器学习：随机森林分类器RandomForestClassifier

sklearn随机森林分类器随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。
Zen of Data Analysis·2020-07-02 01:59

Python算法总结（九）集成算法

多个模型集成在一起的模型叫做集成评估器ensembleestimator，组成集成评估器的每个模型都叫做基评估器baseestimator或弱学习器。2、集成算法有哪些？
陈同学2020·2020-07-01 21:31

[OpenCV实战]37 图像质量评价BRISQUE

1.2无参考图像质量评价1.3图像质量评估(IQA)数据集2盲/无参考图像空间质量评估器（BRISQUE）2.1提取自然场景统计（NSS）2.1.1MSCN（MeanSubtractedContrastNormalized
落痕的寒假·2020-07-01 11:48

Apollo--Prediction

评估器评估器对任何给定的障碍分别预测路径和速度。评估器通过使用存储在prediction/data/模型中的给定模型输出路径的概率来
洛洛忧忧·2020-06-27 13:06

二分类评估器-----ROC以及AUC【含python实现】

2019.06.30晚下周四面试nlp，顺便复习一下机器学习A引：以正负标签为例，在正负样本均衡情况下，单纯的使用准确率即可。但如果样本正负分布极端不平衡，这将导致准确率很高但实际模型效果很差的情况。比如预测地震，1000个地质状态里面可能只有一个将发生地震，模型直接全部预测为不发生那么准确率为100%，但效果很差。因此单纯准确率有时是不可信的！！！Bsample：{P,N}样本集合P(posit
可以调素琴·2020-06-22 02:33

【Code】OGB：图机器学习的基准测试数据集

1.OGB1.1OverviewOpenGraphBenchmark（以下简称OGB）是斯坦福大学的同学开源的Python库，其包含了图机器学习（以下简称图ML）的基准数据集、数据加载器和评估器，目的在于促进可扩展的
阿泽的学习笔记·2020-06-21 04:27

SKlearn学习笔记——XGBoost

sklearnAPI1.2XGBoost的三大板块2.梯度提升树2.1提升集成算法:重要参数n_estimators2.2有放回随机抽样:重要参数subsample2.3迭代决策树:重要参数eta3.XGBoost的智慧3.1选择弱评估器
StephenBarrnet·2020-06-21 03:42

《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续3）

36.Facebook在Scale会议上开源ReAgent全新AI推理智能体平台，ReAgent的三个主要资源（模型、评估器和服务平台）均可独
AI科技大本营·2020-06-20 20:56

spring框架中的设计模式一

解释器设计模式此模式基于表达式和评估器部分。第一个代表一个要分析的事情。这个分析是由评价者来做出的，它们知道构成表达的人物的意义。不必要的操作是在一个上下文中进行的。
97_灰太狼·2020-05-31 18:30

pySpark 机器学习库ml入门

1、ml包的概述ml包包括三个主要的抽象类：转换器（Transformer）、评估器（Estimator）和管道（Pipeline）。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-04-08 16:44
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