Model Selection#

Examples related to the sklearn.model_selection module.

交叉验证评分和GridSearchCV的多指标评估演示

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使用网格搜索进行模型的统计比较

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后处理调整决策函数的截断点

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在 scikit-learn 中可视化交叉验证行为

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多分类接收者操作特性（ROC）

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嵌套与非嵌套交叉验证

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平衡模型复杂性和交叉验证得分

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接收者操作特性（ROC）与交叉验证

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文本特征提取和评估的示例管道

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检测错误权衡（DET）曲线

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欠拟合与过拟合

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混淆矩阵

类似然比率用于衡量分类性能

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精确率-召回率

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绘制交叉验证预测

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绘制学习曲线和检查模型的可扩展性

绘制学习曲线和检查模型的可扩展性

绘制验证曲线

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网格搜索与交叉验证的自定义重拟合策略

网格搜索与交叉验证的自定义重拟合策略

网格搜索与逐步减半的比较

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训练误差与测试误差

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调整决策阈值以适应成本敏感学习

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sphx_glr_auto_examples_model_selection_plot_successive_halving_iterations.py

连续减半迭代

通过排列检验分类评分的显著性

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随机搜索与网格搜索在超参数估计中的比较

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