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Python机器学习(sklearn)——分类模型评估与调参总结(上)

1.如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集 sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split() 2.通常使用sklearn中的score方法计算结果的精度(正确预测比例) 3.KNN算法有两个重要参数:邻居个数和数据点之间距离的度量方法在实践中,选择较小的邻居个数(例如3或5个)效果较好,sklearn中默认使用欧氏距离构建KNN模型速度很快,若训练集很大(特征数多或样本数多),预测速度可能较慢对于稀疏数据集(大多数特征值为0),KNN效果很不好 4.普通最小二乘法,即要求预测值和真实值均方误差最小

精通SpringBoot——第三篇:详解WebMvcConfigurer接口

SpringBoot 确实为我们做了很多事情, 但有时候我们想要自己定义一些Handler,Interceptor,ViewResolver,MessageConverter,该怎么做呢。在Spring Boot 1.5版本都是靠重写WebMvcConfigurerAdapter的方法来添加自定义拦截器,消息转换器等。SpringBoot 2.0 后,该类被标记为@Deprecated。因此我们只能靠实现WebMvcConfigurer接口来实现。接下来让我们来看看这个接口类吧!(列举下常用的方法供参考) package com.developlee.config; import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature; import com.alibaba.fastjson.support.config.FastJsonConfig; import com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonHttpMessageConverter; import com.developlee.c...

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