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摘要： 参数: fit_intercept : 布尔值 是否计算此模型的截距。 如果设置为false，则计算中不会使用截距（例如，如果数据已居中）。 verbose : 布尔值或整数可选 设置详细度 max_iter：整数，可选 要执行的最大迭代次数。 normalize：布尔值，可选，默认为True 当f 阅读全文

摘要： 使用散点图矩阵图，可以两两发现特征之间的联系 1、frame，pandas dataframe对象2、alpha， 图像透明度，一般取(0,1]3、figsize，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置4、ax，可选一般为none5、diagonal，必须且只能 阅读全文

摘要： Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余； 原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他 阅读全文

摘要： 导包合集 数据集合 from sklearn.datasets import load_wine 决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 随机森林 from sklearn.ensemble import RandomForestCla 阅读全文

摘要： 偏差(Bias) 偏差指预测输出与真实标记的差别，记为： 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差(Variance) 方差指一个特定训练集训练得到的函数，与所有训练集得到平均函数的差的平方再取期望，记为： 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习 阅读全文

摘要： 时间戳处理: 当前日期时间: NOW() 当前日期: CURDATE() 时间戳转日期格式 FROM_UNIXTIME(unix_timestamp,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') 日期格式转时间戳 SELECT UNIX_TIMESTAMP() 相加: DATE_ADD(date,INT 阅读全文