回归表各项含义1.数据2.回归结果3.名词解释3.1 自变量对因变量的影响：回归系数、std err、t、P、[0.025,0.975]3.2 回归拟合程度-决定系数R方3.3 模型的有效性：F检验 1.数据import pandas as pd
path = 'ex1data2.txt'
data2 = pd.read_csv(path, header=None, names=['Size'
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2024-06-21 10:19:17
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在线性回归的前3篇中，我们介绍了简单线性回归这种样本只有一个特征值的特殊形式，并且了解了一类机器学习的建模推导思想，即： 1.通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数； 2.然后通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。然后我们推导并实现了最小二乘法，然后实现了简单线性回归。最后还以简单线性回归为例，学习了线性回归的评价指标：均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对MAE以及R方
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2024-02-20 20:20:00
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1.什么是线性回归？用线性关系去拟合输入和输出。设输入为x，则输出y=ax+b。对于多元的情况y=b×1+a1x1+a2x2+...+anxn。用θ表示系数，可以写作：其中，x0=1。2.线性回归有什么用？对于连续输入和输出的问题，如果线性回归可以较好的拟合输入和输出，那么可以用这个模型预测其它输入时的输出。反过来想：如果线性回归可以较好的拟合输入和输出，那么说明输出和输入有很强的线性相关性，可以
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2024-03-23 18:28:43
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GridSearchCV 简介： GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参
机器学习模型中有许多参数，如何选取参数，如何组合多个参数，以达到模型的最优效果？当然，可以采用for循环的方式。sklearn中提供了一个很方便的方法GridSearchCV，可以实现自动调参，非常适用于小数据集。 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,
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2024-01-10 11:04:24
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如果大家一直在从事有关数据科学或机器学习的知识的研究，那么大家肯定遇到过使用MNIST数据集的文章及项目。该数据集一共包括70,000张图像，其中每个图像是0到9十个手写数字中的一个。我们使用相同的数据集来探索在微调机器学习模型参数时产生的前后差异。本文我们结合代码详细的解释了如何使用GridSearchCV来找到该数据集的最佳拟合参数，并使用它们来提高模型的预测准确性并改善混淆矩阵。GridSe
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2024-05-28 20:34:23
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GridSearchCV 是一个用于超参数调优的工具，它在给定的参数网格中执行交叉验证，以确定最佳的参数组合。通过穷举搜索（exhaustive search）来寻找最佳参数，即尝试所有可能的参数组合，并使用交叉验证来评估每个参数组合的性能。
原创
2023-10-20 09:42:50
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Grid Search 网格搜索GridSearchCV：一种调参的方法，当你算法模型效果不是很好时，可以通过该方法来调整参数，通过循环遍历，尝试每一种参数组合，返回最好的得分值的参数组合 比如支持向量机中的参数 C 和 gamma ，当我们不知道哪个参数效果更好时，可以通过该方法来选择参数，我们把C 和gamma 的选择范围定位[0.001,0.01,0.1,1,10,100] 每个参数都能组合
GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise', return_train_score=True)Parameters：
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2023-10-26 17:03:09
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# 使用 GridSearchCV 进行模型调优
在机器学习中，选择合适的模型和参数对于提高模型的性能至关重要。模型的性能通常依赖于超参数的选择，而这些超参数的最佳组合往往需要通过实验来寻找。在这种情况下，`GridSearchCV` 是一个非常有用的工具，它能够帮助我们自动化地寻找最佳的超参数组合。本文将详细介绍 `GridSearchCV` 的用法，包括其基本概念、工作机制以及代码示例。
原创
2024-11-01 04:25:56
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grid布局笔记1、grid概述2、grid布局的作用2.1、grid与flex布局的区别2.2、grid的优势3、grid基本概念3.1、容器与项目3.2、行、列、单元格3.3、网格线4.1、容器属性4.1、列行大小 grid-template-columns grid-template-rows4.1.1、repeat4.1.2、auto-fill4.1.3、auto-fit4.4.4、mi
1、GridSearchCV简介 GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分，GridSearch和CV，即网格搜索和交叉验证。网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这其实是一个训练和比较的过程。k折交叉验证将所有数据集分成k份，不重复地每次取其中一份做测试集，用其余k-1份做训练集训练模型
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2023-07-18 11:36:13
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SklearnGridSearchCvSklearn_GridSearchCvSklearnGridSearchCv# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier# 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom sklearn.metrics import
原创
2021-08-02 14:29:42
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Kaggle中级机器学习教程的XGBoost部分，介绍了梯度提升方法和XGBoost的实现、参数调整。
https://www.kaggle.com/code/alexisbcook/xgboostsota：state-of-the-art梯度提升 gradient boostingXGBoost是结构化数据中最精确的建模技术。介绍在之前的课程中，使用随
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2024-10-18 13:25:41
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一. GridSearchCV参数介绍 导入模块： GridSearchCV官方说明 参数： estimator：scikit-learn 库里的算法模型； param_grid：需要搜索调参的参数字典； scoring：评价指标，可以是 auc, rmse，logloss等； n_jobs：并行计
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2018-07-23 09:42:00
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PCA PCA主要是用来数据降维，将高纬度的特征映射到低维度，具体可学习线性代数。 这里，我们使用sklearn中的PCA. from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1, 1, -3], [-2, -1, 1, -3], [
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2019-10-31 19:44:00
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GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_
Logistic Regression本质上还是Linear Regression的一种，只是用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了空间。因此Linear Regression只能对具有线性边界的分类问题有很好的预测效果，对于非线性的边界是无能为力的。至于下面这张很经典的大家常用的图，只是做了一个feature mapping，根据已有的特征构造了其他的很多新的特征，
grid-template-columns 属性设置列宽，rid-template-rows 属性设置行高1.auto-fill 关键字表示自动填充，让一行（或者一列）中尽可能的容纳更多的单元格。// 一个单元格的宽为200px，会显示最多的单元格grid-template-columns: repeat(auto-fill, 200px);2.fr的用法表示第一个列宽设置
1. GridSearchCV 简介GridSearchCV：原理、应用与实例GridSearchCV 是 scikit-learn 库中用于超参数调优的一种方法。它通过对预定义的参数网格进行穷举搜索，并利用交叉验证来评估每组参数组合的表现，从而帮助我们找到模型的最佳超参数配置。2. 工作原理参数网格定义： 用户需要预先设定一个包含多个参数组合的字典，每个参数对应多个可能的取值。穷举搜索： Gri
