随笔分类 -  python工具包/函数解释

摘要：参数 estimator：数据对象 X：数据 y：预测数据 soring：调用的方法cv：交叉验证生成器或可迭代的次数 n_jobs：同时工作的cpu个数（-1代表全部）verbose：详细程度fit_params：传递给估计器的拟合方法的参数pre_dispatch：控制并行执行期间调度的作业数量 阅读全文

摘要：参数： n : int 数据集中的元素总数。 n_iter : int (default 10) 重新洗牌和分裂迭代次数。 test_size : float (default 0.1), int, or None 如果是float类型的数据, 这个数应该介于0-1.0之间，代表test集所占比例. 阅读全文

摘要：参数 n_samples: int, optional (default=100) 待生成的样本的总数。 n_features: int, optional (default=2) 每个样本的特征数。 centers: int or array of shape [n_centers, n_feat 阅读全文

摘要：python iris 数据集 sklearn中的iris数据集有5个key： [‘target_names’, ‘data’, ‘target’, ‘DESCR’, ‘feature_names’] target_names : 分类名称 [‘setosa’ ‘versicolor’ ‘virgi 阅读全文