文件名称:
benchm-ml：用于二进制分类的顶级机器学习算法（随机森林，Rus，Python scikit-learn，H2O，xgboost，Spark MLlib等）的可扩展性，速度和准确性的最低基准。梯度增强树，深度神经网络等）-源码
开发工具:
文件大小: 306kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：用于分类的机器学习库的可伸缩性，速度和准确性的简单/有限/不完整基准
所有基准都是错误的，但有些是有用的
该项目旨在为一些机器学习算法的常用实现的可伸缩性，速度和准确性提供一个最低基准。 这项研究的目标是使用数字和分类输入（具有有限的基数，即不是很稀疏）并且没有丢失的数据进行二进制分类，这可能是业务应用程序中最常见的问题（例如，信用评分，欺诈检测或客户流失预测）。 如果输入矩阵的大小为n x p ，则n的变化范围为10K，100K，1M，10M，而p为〜1K（在将分类扩展为伪变量/一次编码后）。 这种特定类型的数据结构/大小（最大）源自作者对某些特定业务应用程序的兴趣。
该基准测试的很大一部
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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