机器学习之Scikit-learn篇（二）

前言

上一篇介绍了Scikit-learn中数据预处理、构建模型等内容，这一篇来介绍模型评估、参数调节等内容。

评估模型表现

分类模型评估

聚类模型评估

回归模型评估

交叉验证

调整模型参数

框架搜索

随机参数优化

结语

以上就是Scikit-learn部分的大致内容。Scikit-learn相比NumPy和Pandas来说，其功能更为复杂，用法也更为考究，尤其是大多数语句中都有多个参数，需要通过阅读Scikit-learn的官方文档来了解每个参数的作用。

想成为一名合格的机器学习工程师吗？微信扫码关注“机器学习学社”获取每天一份的新鲜咨询，为你开拓属于你自己的机器学习之路

微信扫码关注机器学习学社