Tag Archives: 分类

Python集成学习:自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

Boosting指的是机器学习元算法系列,它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”,其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。

TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样,选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说,增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型,而这需要更多数据才能有效地进行训练。

Matlab建立逻辑回归,决策树,SVM,KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

尽管对于较高的阈值,SVM可以产生更好的ROC值,但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线,这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。

 
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