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2022年9月3日 — Python機器學習-多元分類的5種模型 · 一、邏輯回歸(Logistic Regression) · 二、支持向量機(Support Vector Machine, SVM) · 三、決策樹(Decision Tree).

常常在分類的問題中，很少會有在訓練集與測試集都得到那麼高的準確率，或許是因為這筆資料最適合的模型剛好就是邏輯斯迴歸模型，因此可以得到這麼好結果。

今天要來補充前面幾天曾提過的機個非線性的監督式學習分類演算法的PYTHON 程式碼，包括KNN(K鄰近法)、 SVC(支援向量機分類, Support Vector Classifiers)、 TREE(決策樹, ...

2023年5月6日 — Python機器學習-分類模型的5個評估指標 · 一、準確率(Accuracy) · 二、混淆矩陣(Confusion Matrix) · 三、F1 Score · 四、ROC curve and AUC · 五、NDCG( ...

2022年9月4日 — 1. One versus Rest (or One versus All)：将每个分类与其他剩余的资料做比较，若有N个类别，就需要N个二元分类器。以下方图例来说明，若有类别1~3，每次 ...

本文除了會教大家在Python 當中使用套件來產生混淆矩陣以及整個模型預測後的分析報告外，也會透過圖表的方式說明混淆矩陣當中，所有數字的意思，以及他們數值背後所代表的 ...

2023年5月4日 — 在此快速入門中，您將會使用Python 來建立及定型預測模型。 您會將模型儲存在您資料庫中的資料表，然後以SQL 機器學習使用模型從新資料預測值。

2021年8月5日 — 本文将从实际应用案例出发，总结性介绍几种常用的单模型分类器。原理和代码均在文中，内容较长，建议收藏，后面需要用到时方便查看。

我们概况一下训练一个机器学习算法通常的5大步骤：. 特征选择; 选择性能评价指标; 选择分类器和优化算法; 评估模型的性能; 模型调参. 本书的 ...

分类是指构造一个分类模型，输入样本的特征值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，属于有监督学习。在实际应用场景 ...