交叉验证

机器学习中的距离度量与优化方法：从曼哈顿距离到梯度下降目录书接上文KNN算法深度解析：从决策边界可视化到鸢尾花分类实战-CSDN博客文章浏览阅读660次，点赞11次，收藏10次。本文系统讲解了KNN算法的决策边界形成机制、Scikit-learn实现细节及鸢尾花分类实战，涵盖K值选择对边界的影响、API参数解析、数据预处理（归一化/标准化）和数据集划分方法，通过代码示例和可视化分析帮助读者掌握KNN的核心应用技巧。https://blog.csdn.net/qq_58364361/article/details/147201792?spm=1011.2415

机器学习python实践——关于数据集划分和数据标准化的相关问题的思考最近在跟着参考书利用python进行机器学习实践，但是在实践过程中对数据集划分和数据的标准化产生了一些疑惑，所以，本文想记录并分享一下个人关于这方面的思考，如果有误请见谅，欢迎大家前来一起进行探讨。当然，如果这篇文章还能入得了各位“看官”的法眼，麻烦点赞、关注、收藏，支持一下！

Kaggle Intermediate ML Part Four——Cross-ValidationWhat is it?Cross-validation is a technique used to evaluate the generalizability of a machine learning model. In simpler terms, it helps you understand how well your model will perform on unseen data, which is crucial for real-world applications.

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[Python] 什么是网格搜索以及scikit-learn中GridSearch类的介绍和使用案例？网格搜索是一种参数调优的方法，它可以帮助找到最佳的模型参数。在网格搜索中，我们先指定参数的候选值范围，然后枚举所有可能的参数组合，计算每个模型的性能指标（比如准确率、精确率等）。最后，选择性能指标最优的那个参数组合作为最终的模型参数。网格搜索的名称来源于我们将参数的候选值范围表示为一个二维的参数网格。