摘要：
XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程) 首先，很幸运的是，Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参： sklearn.model_selection.GridSearchCV 常用参数解读： estimator：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost的话， 阅读全文
posted @ 2020-05-27 18:51
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摘要：
单变量特征选择 单变量特征选择是通过选择那些基于单变量统计检验(univariate statistical tests)得出的最优特征来实现的。它可以看作是估计器的一个预处理步骤。Scikit-learn将一系列特征选择程序作为不同的类提供给我们，这些类都实现了 transform 方法: Sel 阅读全文
posted @ 2020-05-27 18:17
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摘要：
#机器学习项目实战1-泰坦尼克号获救预测#1-1数据导入pandas库import pandas as pdpd.set_option("max_columns",1000) #设置最大展示列的数目为1000pd.set_option("max_rows",1000) #设置最大展示行的数目为100 阅读全文
posted @ 2020-05-27 17:36
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