Scikit-Learn 参数调优和评估
在机器学习的实践中，选择一个合适的模型只是冰山一角。即使选择了正确的模型，如果不对其进行适当的参数调优，那么模型的性能可能会大打折扣。参数调优对于模型的最终表现起到关键的作用。Sklearn，作为一个广泛使用的Python机器学习库，为我们提供了一系列强大的工具，如GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV，帮助我们系统地进行参数调优。但是，如何有效地使用这些工具进行参数调
Scikit-Learn 回归算法概述
在机器学习领域，回归分析是一个核心的话题，它的目的是预测一个连续的输出值基于一个或多个输入特征。回归方法有着广泛的应用，从预测股票价格、房地产市场的评估，到天气预测等。尽管有各种各样的回归算法可以选择，但每种方法都有其独特的优势和局限性。本文将简要介绍几种流行的回归方法，包括线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归、决策树回归、随机森林回归、梯度提升回归、支持向量回归、K-近邻回归，以及神经网
Python导入上上级目录模块
要在Python中从上上级目录导入模块，可以修改 sys.path 来包含该目录。sys.path 是Python搜索模块的路径列表。当尝试导入模块时，Python会在这些路径中查找该模块。
