文件名称:
python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式
开发工具:
文件大小: 69kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-21
详细说明：preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。
1.输入
从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不多讲，在上一篇博客中谈到用StratifiedKFold()函数即可。在训练集中有data和target开始。
2.处理
def my_preprocessing(train_data):
from sklea
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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