У нас более 40 лет опыта. [email protected]
  • 24 * 7 сервис

    Служить миру

  • Найди нас

    Zhengzhou, China

Список блогов
  1. главная >
  2. Детали блога

Точность классификатора Sklearn

from: scikit-learn It is an unofficial and free scikit-learn ebook created for educational purposes. All the content is extracted from Stack Overflow Documentation, which is written by many hardworking individuals at Stack Overflow. It is neither affiliated with Stack Overflow nor official scikit-learn

Онлайн чат
Blog Detail
  • Пакетный градиентный спуск с scikit learn (склеарн)
    Пакетный градиентный спуск с scikit learn (склеарн)

    я играю с классификатором логистической регрессии один-на-все, используя Scikit-Learn (sklearn). У меня большой набор данных, который слишком медленный, чтобы запускать все сразу; Также я хотел бы изучить кривую обучения в

    Получить цену
  • python - Bringing a classifier to production - Stack Overflow
    python - Bringing a classifier to production - Stack Overflow

    Jul 05, 2016 Save classifier to disk in scikit-learn. 45. Python scikit-learn: exporting trained classifier. 1. cannot cast array data when a saved classifier is called. 4. How to save sklearn pipeline/feature-transformer. 3. Difference between saving a

    Получить цену
  • Как получить наиболее информативные функции для
    Как получить наиболее информативные функции для

    Классификаторы в пакетах машинного обучения, такие как liblinear и nltk, предлагают методshow_most_informative_features(), что действительно полезно для отладки функций: viagra = None ok : spam = 4.5 : 1.0 hello = True ok : spam = 4.5 : 1.0

    Получить цену
  • Повышение точности предсказания в склеарне - scikit-learn
    Повышение точности предсказания в склеарне - scikit-learn

    Feb 22, 2015 Повышение точности предсказания в склеарне. Могу ли я установить более высокую точность результатов, полученных с помощью метода prept_proba из sklearn

    Получить цену
  • Random forests - classification description
    Random forests - classification description

    Random Forests grows many classification trees. To classify a new object from an input vector, put the input vector down each of the trees in the forest. Each tree gives a classification, and we say the tree votes for that class. The forest chooses the classification having the most votes (over all the trees in the forest)

    Получить цену
  • Classification models in DeepPavlov — DeepPavlov 0.17.1
    Classification models in DeepPavlov — DeepPavlov 0.17.1

    Classification models in DeepPavlov. In DeepPavlov one can find code for training and using classification models which are implemented as a number of different neural networks or sklearn models . Models can be used for binary, multi-class or multi-label classification. List of available classifiers (more info see below): BERT classifier (see

    Получить цену
  • Методы анализа кореференции и их оценка | Контент
    Методы анализа кореференции и их оценка | Контент

    Машинное обучение системы и оценка результатов работы классификатора проводилось при помощи библиотеки Scikit-learn языка Python. ... (ср. точность работы оригинальной системы 52,04%). Ограничения в

    Получить цену
  • Многоклассовая классификация - Линейные модели
    Многоклассовая классификация - Линейные модели

    Video created by Instituto de F sica e Tecnologia de Moscou, Yandex, E-Learning Development Fund for the course Обучение на размеченных данных . Добро пожаловать на третью неделю курса! Вы уже поработали с линейными моделями, научились измерять

    Получить цену
  • kelijah — технологии — LiveJournal
    kelijah — технологии — LiveJournal

    Jul 15, 2021 Новостная лента

    Получить цену
  • Качество оценок принадлежности классу - Борьба с
    Качество оценок принадлежности классу - Борьба с

    И при этом получилось, что точность = 10 %, полнота = 70 %. Это очень плохой алгоритм. Точность в 10 % означает, что 90 % клиентов, которым мы выдадим кредит, не вернут его. Банк такое явно не примет

    Получить цену
  • Multilingual_NER/main_utils.py at master · chambliss
    Multilingual_NER/main_utils.py at master · chambliss

    for prepping data for BERT. want to use as argument. back up with individual word pieces. This function tokenizes each. label for each subword. It is, of course, a bit slower in processing. time, but it will help our model achieve higher accuracy. Define a flat accuracy metric to use while training the model

    Получить цену
  • (PDF) Предсказание атрибутов документов в системе
    (PDF) Предсказание атрибутов документов в системе

    Jul 05, 2018 Abstract. In this final qualifying work we present a solution of tasks: recommendation of performer on the task and prediction of the execution duration of the document in the document management

    Получить цену
  • Руководство к использованию деревьев решений в
    Руководство к использованию деревьев решений в

    Feb 06, 2019 Scikit-learn также позволяет визуализировать дерево с помощью библиотеки graphviz, в которой есть несколько очень

    Получить цену
  • Расширяем существующий scikit-learn классификато
    Расширяем существующий scikit-learn классификато

    Apr 18, 2020 Расширяем существующий scikit-learn классификатор April 18, 2020 in development Я участвую в разработке продукта, одна из фич которго – классификация текстов документов по их содержимому

    Получить цену
  • sklearn.linear_model.LogisticRegression — scikit-learn
    sklearn.linear_model.LogisticRegression — scikit-learn

    Examples using sklearn.linear_model.LogisticRegression: Release Highlights for scikit-learn 1.0 Release Highlights for scikit-learn 1.0, Release Highlights for

    Получить цену
  • sklearn.metrics.accuracy_score — scikit-learn 1.0
    sklearn.metrics.accuracy_score — scikit-learn 1.0

    sklearn.metrics.accuracy_score sklearn.metrics. accuracy_score (y_true, y_pred, *, normalize = True, sample_weight = None) [source] Accuracy classification score. In multilabel classification, this function computes subset accuracy: the set of labels predicted for a sample must exactly match the corresponding set of labels in y_true.. Read more in the User Guide

    Получить цену
  • sklearn.tree.DecisionTreeClassifier — scikit-learn 1.0
    sklearn.tree.DecisionTreeClassifier — scikit-learn 1.0

    min_samples_leaf int or float, default=1. The minimum number of samples required to be at a leaf node. A split point at any depth will only be considered if it leaves at least min_samples_leaf training samples in each of the left and right branches. This may have the effect of smoothing the model, especially in regression

    Получить цену
Связанный блог
Вернуться наверх
Щелкните аватар, чтобы связаться с нами