摘要: (1)从scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练BP神经网络分类算法; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选择; (4)使用测试集,测试模型的性能,对测试结果进 阅读全文
posted @ 2024-12-16 16:43 涨涨涨张 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: (1)从scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练朴素贝叶斯分类算法; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选择; (4)使用测试集,测试模型的性能,对测试结果进行 阅读全文
posted @ 2024-12-16 16:33 涨涨涨张 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: (1)从scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注意同分布取样); (2)使用训练集训练K均值聚类算法,类别数为3; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选择; (4)使用测试集,测试模型的性能,对测试 阅读全文
posted @ 2024-12-16 16:31 涨涨涨张 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)