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关于sklearn,监督学习几种模型的对比

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 osc_ogi0qclx
发布于 2019/08/23 08:57
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# K近邻,适用于小型数据集,是很好的基准模型,容易解释
from  sklearn.neighbors  import  KNeighborsClassifier
 
# 线性模型,非常可靠的首选算法,适用于很大的数据集,也适用于高维数据
from  sklearn.linear_model  import  LinearRegression
 
# 朴素贝叶斯,只适用于分类问题,比线性模型速度还快,适用于非常大的数据集和高维数据,但精度通常低于线性模型
from  sklearn.linear_model  import  BayesianRidge
 
# 决策树,速度很快,不需要数据缩放,可以可视化,很容易解释
from  sklearn.tree  import  DecisionTreeClassifier
 
# 随机森林,几乎总是比单个决策树的表现要好,鲁棒性很好,非常强大。不需要数据缩放,不适用于高维稀疏矩阵
from  sklearn.ensemble  import  RandomForestClassifier
 
# 梯度提升决策树,精度通常比随机森林略高,与随机森林相比,训练速度更慢,但是预测速度更快,需要的内存也少,比随机森林需要更多的参数调节
from  sklearn.ensemble  import  GradientBoostingClassifier
 
# 支持向量机,对于特征含义相似的中等大小的数据集很强大,需要数据缩放,对参数敏感
from  sklearn.svm  import  SVC
 
# 神经网络,可以构建非常复杂的模型,特别是对于大型数据而言。对数据缩放敏感,对参数选取敏感,大型网络需要很长的训练时间
from  sklearn.neural_network  import  MLPClassifier

  

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