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以下混淆矩阵的召回率,特异性和精确度是多少?
Python机器学习

以下混淆矩阵的召回率,特异性和精确度是多少?

TP /真正肯定:案例是肯定的,并且被预测为肯定 TN /真阴性:案件为阴性,预计为阴性 F...
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为什么 XGBoost 的性能优于 SVM?
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XGBoos 是使用许多树的集成方法。这意味着它会随着自身的重复而提高。 SVM 是线性分隔...
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你正在处理数据集。如何选择重要变量?
Python机器学习

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(1) 在选择重要变量之前,请先删除相关变量 (2) 使用随机森林和绘图变量重要性图表 (3...
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什么是超参数?它们与模型参数有何不同?
Python机器学习

什么是超参数?它们与模型参数有何不同?

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如何解决模型中的高方差?
Python机器学习

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如果模型具有低方差和高偏差,我们使用装袋算法,该算法使用随机抽样将数据集划分为子集。我们使用...
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解释如何开发数据管道?
Python机器学习

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数据管道使我们能够采用数据科学模型并对其进行自动化或扩展。常见的数据管道工具是 Apache...
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说明如何处理数据集中的丢失或损坏的数据?
Python机器学习

说明如何处理数据集中的丢失或损坏的数据?

您需要标识查找数据并删除行/列,或将其替换为其他值。 pandas 提供了执行此操作的有用方...
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如何确保您不会过度拟合模型?
Python机器学习

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我们可以使用三种方法来防止过度拟合: (1) 使用交叉验证技术(例如k折交叉验证) (2) ...
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