轉：sklearn包——混淆矩陣、分類報告等自動生成

preface：作着最近的任務，對數據處理，作些簡單的提特徵，用機器學習算法跑下程序得出結果，看看哪些特徵的組合較好，這一系列流程必然要用到不少函數，故將本身經常使用函數記錄上。應該說這些函數基本上都會用到，像是數據預處理，處理完了後特徵提取、降維、訓練預測、經過混淆矩陣看分類效果，得出報告。html 1.輸入python 從數據集開始，提取特徵轉化爲有標籤的數據集，轉爲向量。拆分紅訓練集和測試集

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