实战Scikit-Learn:处理不平衡数据集的策略
引言 在机器学习项目中,数据不平衡是一个常见的问题,它指的是在训练数据中,不同类别的样本数量相差悬殊。这种不平衡可能会导致模型在预测时偏向于多数类,而忽略少数类的存在,从而影响模型的性能和泛化能力。Scikit-learn作为一个功能丰富的机器学习库,提供了多种处理不平衡数据集的策略。本文将介绍几种...
聚类分析实战:scikit-learn助你轻松上手
聚类分析是无监督学习中的一种重要技术,它将数据集中的样本根据相似性分组,使得同一组内的样本相似度高,而不同组之间的样本相似度低。scikit-learn是一个功能强大的Python机器学习库,它提供了多种聚类算法,使得聚类分析变得简单而高效。本文将介绍如何使用scikit-learn进行聚类分析,并...
超参数调整实战:scikit-learn配合XGBoost的竞赛top20策略
快速学习如何为XGboost优化超参数!在过去的几年中,XGBoost被广泛用于表格数据推断,并且赢得了数百个挑战。但是,仅仅通过XGBoost并不能完成完成整的解决方案,同样的模型为什么有些人能获得更好的准确性呢?除了经验方面的差异,还有一个事实,那就是他们优化了超参数!...
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