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机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测。当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合。我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性。我们有可能会使用具有较低准确性或不常用的模型(这意味着你不能泛化对其它数据的预测)。 什么是模型的过度拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)? 过度拟合 过度拟合意味着模型训练得“太好”了,并且与训练数据集过于接近了。这通常发

Python数据可视化:2018年北上广深空气质量分析

就在这周偶然看到一个学弟吐槽天津的空气,不禁想起那段厚德载雾,自强不吸的日子。 无图无真相,下图为证。 左边的图是去年2月份的时候,这样的空气真的难得一见! 右边的是吐槽以及我个人第一次买口罩!!! 口罩用的还行,因为那个时候做课设,经常要两个校区跑,基本上空气不好我就会带上。 题目好像是有关液压及气压的传动系统,手画A0图... 这应该是快两年前的事了,时光飞逝呐。 所以这回先对2017年天津的空气质量情况进行分析,然后再是北上广深。 / 01 / 网页分析 网站没有反爬,所以直接抓取信息就好了。 看见没有,妥妥的严重污染,2016年12月份买的口罩派上用场啦! 这里简单给大家科普一下有关AQI,PM2.5的知识。 又是重操旧业,我的PPT水平还是很水呢~ / 02 / 数据获取 获取代码如下所示。 import time import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTM...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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