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scikit-learn具有两个逻辑回归函数:
sklearn.linear_model.LogisticRegression
sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV
我很好奇第二个简历中CV代表什么。我在ML中唯一与“ CV”匹配的首字母缩写是交叉验证,但我想不是,因为这是在scikit-learn中使用包装函数实现的,而不是作为逻辑回归函数本身的一部分(我认为)。
最佳答案
您猜对了,没错,后者允许用户执行交叉验证。用户可以将折数作为函数的参数cv
传递给k折交叉验证(StratifiedKFold默认为10折)。
我建议阅读有关功能LogisticRegression和LogisticRegressionCV的文档
关于scikit-learn - sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV中的CV代表什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46507606/
我知道有几个类似的问题被问到,但我的问题仍然没有得到解答。 问题来了。我使用命令 python3 -m pip3 install -U scikit-learn 来安装 sklearn、numpy 和
_train_weather.values : [[ 0.61818182 0.81645199 0.6679803 ..., 0. 0. 1.
如果我有一个数据集X及其标签Y,那么我将其分为训练集和测试集,scle为0.2,并使用随机种子进行洗牌: 11 >>>X.shape (10000, 50,50) train_data, test_d
首先我查看了所有相关问题。给出了非常相似的问题。 所以我遵循了链接中的建议,但没有一个对我有用。 Data Conversion Error while applying a function to
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所以刚看了一个教程,作者不需要import sklearn使用时 predict anaconda 环境中pickled 模型的功能(安装了sklearn)。 我试图在 Google Colab 中重
我想评估我的机器学习模型。我使用 roc_auc_score() 计算了 ROC 曲线下的面积,并使用 sklearn 的 plot_roc_curve() 函数绘制了 ROC 曲线。在第二个函数中,
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>>> import sklearn.model_selection.train_test_split Traceback (most recent call last): File "", li
在阅读有关使用 python 的 LinearDiscriminantAnalysis 的过程中,我有两种不同的方法来实现它,可在此处获得, http://scikit-learn.org/stabl
我正在使用 sklearn,我注意到 sklearn.metrics.plot_confusion_matrix 的参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix不一致。 p
我正在构建一个多标签文本分类程序,我正在尝试使用 OneVsRestClassifier+XGBClassifier 对文本进行分类。最初,我使用 Sklearn 的 Tf-Idf 矢量化来矢量化文本
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我需要提取在 sklearn.ensemble.BaggingClassifier 中训练的每个模型的概率。这样做的原因是为了估计 XGBoostClassifier 模型的不确定性。 为此,我创建了
无法使用 scikit-learn 0.19.1 导入 sklearn.qda 和 sklearn.lda 我得到: 导入错误:没有名为“sklearn.qda”的模块 导入错误:没有名为“sklea
我正在尝试在 google cloud ai 平台上创建一个版本,但找不到 impute 模块 No module named 'sklearn.impute._base; 'sklearn.impu
我在 PyQt5 中编写了一个 GUI,其中包括以下行 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 。 遵循this answer中的建议,
我正在做一个 Kaggle 比赛,需要输入一些缺失的数据。我安装了最新的Anaconda(4.5.4)具有所有相关依赖项(即 scikit-learn (0.19.1) )。 当我尝试导入模块时,出现
在安装了所需的模块后,我正在尝试将imblearn导入到我的Python笔记本中。但是,我收到以下错误:。。附加信息:我使用的是一个用Visual Studio代码编写的虚拟环境。。我已经确定venv
我是一名优秀的程序员,十分优秀!