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欲买桂花同载酒
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机器学习
2025-12-12
设计自定义评估指标并集成到Scikit-Learn的交叉验证中
实现自定义评估指标需要：创建符合Scikit-Learn签名(y_true, y_pred, **kwargs)的函数通过make_scorer封装指标并设置greater_is_better在cross_validate中使用scoring参数集成处理类不平衡时考虑样本权重（sample_weight）关键代码：custom_scorer = make_scorer(custom_metric, greater_is_better=True, needs_proba=False)
2025年-12月-12日
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机器学习
2025-12-12
构建一个文本情感分类器并评估性能
构建文本情感分类器的关键步骤：使用CountVectorizer/TfidfVectorizer进行文本特征提取应用train_test_split划分数据集选择LogisticRegression或Naive Bayes作为分类器使用classification_report和混淆矩阵评估性能通过停用词和N-gram优化特征工程
2025年-12月-12日
4 阅读
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机器学习
2025-12-11
使用scikit-learn实现简单的线性回归模型
实现线性回归的三个关键步骤：准备数据：加载数据集并划分特征/标签创建模型：实例化LinearRegression对象训练与评估：调用fit()方法训练，用score()计算R²分数示例代码核心：from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) score = model.score(X_test, y_test)
2025年-12月-11日
4 阅读
0 评论
机器学习
