Выбор модели#
Примеры, связанные с sklearn.model_selection модуль.
Баланс сложности модели и кросс-валидационной оценки
Сравнение рандомизированного поиска и поиска по сетке для оценки гиперпараметров
Сравнение между поиском по сетке и последовательным сокращением вдвое
Пользовательская стратегия повторного обучения для поиска по сетке с кросс-валидацией
Демонстрация многометрической оценки на cross_val_score и GridSearchCV
Влияние регуляризации модели на ошибку обучения и тестирования
Оценить производительность классификатора с помощью матрицы ошибок
Многоклассовая рабочая характеристика приемника (ROC)
Построение кривых обучения и проверка масштабируемости моделей
Пост-фактумная настройка точки отсечения функции принятия решений
Последующая настройка порога принятия решений для обучения с учетом стоимости
Рабочая характеристика приёмника (ROC) с перекрёстной проверкой
Примерный пайплайн для извлечения и оценки текстовых признаков
Статистическое сравнение моделей с использованием поиска по сетке
Тест с перестановками для значимости оценки классификации
Визуализация поведения кросс-валидации в scikit-learn