机器学习初级-分类指标

尹成学院 2023-01-13 01:38:29

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go机器学习毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全...

Scikit-learn并不是万能的。对于某些复杂的机器学习任务，如深度学习或自然语言处理，我们可能需要借助其他工具或框架来实现。但是，对于大多数常见的数据分析和机器学习任务来说，Scikit-learn已经足够强大和灵活了。Scikit-learn是一个功能强大、易于使用的机器学习工具包。它提供了丰富的算法和功能，使得我们可以轻松地构建和评估各种机器学习模型。无论是初学者还是专业人士，都应该掌握和使用这个强大的工具包来提升自己的数据分析和机器学习能力。博主：Python老吕CSDN网站。

PyCaret 是一款强大的自动机器学习工具包，它将数据预处理、数据集划分、模型训练、调参、模型性能验证以及可视化等一系列复杂操作集成于简单易用的命令之中，极大地降低了机器学习的入门门槛，即使是初学者也能轻松上手并高效地完成模型训练。此外，PyCaret 还支持诸如堆叠（stacking）和提升（boosting）等高级操作，用户可以通过查阅官方文档深入学习更多功能。PyCaret 根据不同的任务类型，可划分为以下几大模块：（1）分类任务（例如预测生存与否、并发症发生与否等）；（2）回归任务；

准备写个系列博客介绍机器学习实战中的部分公开项目。首先从初级项目开始。本文对机器学习实战三个初级项目中涉及的神经网络算法以及基于Keras的神经网络语法进行总结。三个初级项目分别为：机器学习实战 | emojify 使用Python创建自己的表情符号（深度学习初级）机器学习实战 | MNIST手写数字分类项目（深度学习初级）机器学习实战 | 股票价格预测项目（深度学习初级）这三个初级项目中分别用了卷积神经网络CNN和长短期记忆神经网络LSTM。

Stacking，也被称为堆叠，是一种集成学习策略，它主要利用多个不同的基学习器进行模型的集成。其核心思想是，首先将数据集分成训练集和测试集，然后使用训练集训练得到多个初级学习器。接着，让这些初级学习器对测试集进行预测，并将输出值作为下一阶段训练的输入值，最终的标签作为输出值，用于训练次级学习器。为了尽可能降低过拟合的风险并提高模型的泛化能力，通常在Stacking算法中会采用交叉验证法或留一法来进行训练。

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