机器学习第三篇 模型评估(交叉验证)

  1. Sklearn:可以做数据预处理、分类、回归、聚类,不能做神经网络。
  2. 原始的工具包文档:
  3. scikit-learn: machine learning in Python --- scikit-learn 1.6.1 documentation
  4. 数据集:使用的是MNIST手写数字识别技术,大小为70000,数据类型为784个像素点。
  5. 模型评估方法有留一法、交叉验证法、自助法。
  6. 交叉验证:将数据集划分为K个大小相似的互斥子集,又称K折交叉验证,准确率为K次评估的平均值。
  7. Positove:正例;necative:负例。分类结果混淆矩阵(TP、FN、FP、TN)
  8. 查准率:TP/(TP+FP);查全率:TP/(TP+FN);
  9. ROC曲线全称是"受试者工作特征"曲线,纵轴为TPR(真正例率),横轴为FPR(假正例率)。

代码:

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