機器學習練習（三）——交叉驗證Cross-validation
1、選擇正確的Model基礎驗證法python from sklearn.datasets import load_iris # iris數據集
from sklearn.model_selection import train_test_split # 分割數據模塊
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K最近鄰(kNN，k-N
相關文章
- 1. 機器學習-CrossValidation交叉驗證Python實現
- 2. 交叉驗證(CrossValidation)方法
- 3. 六、Sklearn-CrossValidation交叉驗證
- 4. 交叉驗證(CrossValidation)解析
- 5. 機器學習筆記：交叉驗證
- 6. 機器學習--交叉驗證
- 7. 【機器學習】交叉驗證（cross-validation）
- 8. 機器學習之交叉驗證
- 9. 幾種交叉驗證(CrossValidation)方法
- 10. 評估方法與CrossValidation交叉驗證
- 更多相關文章...
- • XML 驗證器 - XML 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
