文件名称:
带有Python的机器学习工具包：使用Python的机器学习工具包-源码
开发工具:
文件大小: 8mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-30
详细说明：带有Python的机器学习工具包
实用的Python机器学习工具包
评估回归模型的性能（MAE与MSE）
通常，MSE或RMSE不仅用作回归模型的损失函数，而且还用于评估这种模型的性能。 但是，有些人声称MSE不是衡量平均模型性能的合适方法。
“我们的发现表明，MAE是更自然的平均误差度量，并且（与RMSE不同）是明确的”（Willmott和Matsuura 2005）
“相反，评估模型性能通常需要结合指标，包括但不限于RMSE和MAE，”（Chai和Draxler，2014年）-相关论文
Willmott，CJ和Matsuura，K。（2005）。 在评估平均模型性能时，平均绝对误差（MAE）优于均方根误差（RMSE）。 气候研究，30（1），79-82。
Chai，T.＆Draxler，RR（2014）。 均方根误差（RMSE）或均方根误差（MAE）？–文献中关于避免RMSE的争论。 地球科学模型开发，7（3），1247-1250。
集合方法（袋装分类器与投票分类器）
使用Scikit-learn的袋装和投票分类器
“集成器已经很好地确立为一种通过组合精度较低的分类器来获
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
