数据准备可以决定您模型的预测能力。 在这篇文章中，您将发现可用于提高模型预测能力的数据预处理步骤。 我喜欢Spreadsheets照片由Crai...

机器学习模型被参数化，以便可以针对给定问题调整它们的行为。 模型可以有许多参数，找到最佳参数组合可以视为搜索问题。 在这篇文章中，您将了解如何使...

并非所有数据属性都是相同的。对于数据集中的属性或列，更多并不总是更好。 在本文中，您将了解如何在使用scikit-learn库创建机器学习模型之...

在构建模型之前，必须准备好数据。该数据准备过程可以包括三个步骤：数据选择，数据预处理和数据转换。 在这篇文章中，您将发现两种简单的数据转换方法，...

您不需要了解并使用scikit-learn中的所有算法，至少在开始时，选择一个或两个（或少数）并仅使用这些算法。 在这篇文章中，您将看到5个监督...

鉴于可获得的大量数据，您有很多机会，您只需要思考并发现有价值的问题。这些是人们和企业将要回答的问题。 机器学习金钱照片由401（K）2013年，...

度du当您为分类问题构建模型时，您几乎总是希望将该模型的准确性视为所有预测所做的正确预测的数量。 这是分类准确度。 在之前的文章中，我们研究了使...