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    • 管線化：鏈接 PCA 和邏輯迴歸
    • 使用管線和 GridSearchCV 選擇降維
  • 預處理
    • 比較不同縮放器對具有離群值資料的影響
    • 比較目標編碼器與其他編碼器
    • 展示 KBinsDiscretizer 的不同策略
    • 特徵離散化
    • 特徵縮放的重要性
    • 將資料映射到常態分佈
    • 目標編碼器的內部交叉擬合
    • 使用 KBinsDiscretizer 離散化連續特徵
  • 半監督分類
    • 半監督分類器與 SVM 在鳶尾花資料集上的決策邊界
    • 變化自訓練閾值的影響
    • 標籤傳播數字主動學習
    • 標籤傳播數字：展示效能
    • 標籤傳播學習複雜結構
    • 文字資料集上的半監督分類
  • 支援向量機
    • 具有非線性核函數（RBF）的單類別 SVM
    • 繪製具有不同 SVM 核函數的分類邊界
    • 繪製鳶尾花資料集中不同的 SVM 分類器
    • 繪製 LinearSVC 中的支援向量
    • RBF SVM 參數
    • SVM 邊距範例
    • SVM 平局打破範例
    • 具有自訂核函數的 SVM
    • SVM-Anova：使用單變量特徵選擇的 SVM
    • SVM：最大邊距分離超平面
    • SVM：用於不平衡類別的分離超平面
    • SVM：加權樣本
    • 縮放 SVC 的正規化參數
    • 使用線性核函數和非線性核函數的支援向量迴歸（SVR）
  • 教學練習
    • 糖尿病資料集練習的交叉驗證
    • 數字分類練習
    • SVM 練習
  • 使用文字文件
    • 使用稀疏特徵對文字文件進行分類
    • 使用 k-means 對文字文件進行分群
    • FeatureHasher 和 DictVectorizer 比較
  • 範例
  • 校準

校準#

說明分類器預測機率校準的範例。

分類器校準的比較

分類器校準的比較

機率校準曲線

機率校準曲線

三類分類的機率校準

三類分類的機率校準

分類器的機率校準

分類器的機率校準

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使用譜系共分群演算法進行雙聚類文件

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分類器校準的比較

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