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发表于
2021-03-20
|
更新于
2021-03-20
|
Sklearn
|
总字数:
10
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
4. 检验
4.1. 部分依赖图
文章作者:
Estom
文章链接:
https://estom.github.io/2021/03/19/Sklearn/sklearn-doc-zh/master/35/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外，均采用
CC BY-NC-SA 4.0
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4.1. 部分依赖图校验者: 待核验翻译者: @Loopy 部分依赖图(以下简称PDP)显示了目标响应[1]和一组“目标”特征之间的依赖关系，并边缘化所有其他特征（特征补集,是目标特征集关于全部特征集合的补集）的值。直观地，我们可以将部分依赖关系解释为预期目标响应作为“目标”特征的函数。 由于人类感知的限制，目标特征集的大小必须很小（通常是一个或两个），因此目标特征通常需要从最重要的特征中选择。 下图展示了使用GradientBoostingRegressor实现的，加利福尼亚州住房数据集的四个单向和一个双向PDP： 单向PDP告诉我们目标响应和目标特征(如线性、非线性)之间的相互作用。上图左上方的图表显示了一个地区的收入中位数对房价中位数的影响;我们可以清楚地看到它们之间的线性关系。注意，PDP假设目标特征独立于补体特征，而这一假设在实践中经常被推翻。 具有两个目标特征的PDP显示了这两个特征之间的相互作用。例如，上图中的双变量PDP显示了房价中值与房屋年龄和每户平均居住者的联合值之间的关系。我们可以清楚地看到这两个特征之间的相互作用:对于平均入住...
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3.3. 模型评估: 量化预测的质量校验者: @飓风 @小瑶 @FAME @v @Loopy翻译者: @小瑶 @片刻 @那伊抹微笑 有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量: Estimator score method（估计器得分的方法）: Estimators（估计器）有一个 score（得分） 方法，为其解决的问题提供了默认的 evaluation criterion （评估标准）。 在这个页面上没有相关讨论，但是在每个 estimator （估计器）的文档中会有相关的讨论。 Scoring parameter（评分参数）: Model-evaluation tools （模型评估工具）使用 cross-validation (如 model_selection.cross_val_score 和 model_selection.GridSearchCV) 依靠 internal scoring strategy （内部 scoring（得分） 策略）。...
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也许那年在绿色的麦浪中奔跑的时候，就注定了我此生的繁华与悲叹
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