模型選擇# 與 sklearn.model_selection 模組相關的範例。 平衡模型複雜度和交叉驗證分數 平衡模型複雜度和交叉驗證分數 用於衡量分類效能的類別可能性比率 用於衡量分類效能的類別可能性比率 比較用於超參數估計的隨機搜尋和網格搜尋 比較用於超參數估計的隨機搜尋和網格搜尋 網格搜尋與連續對分之間的比較 網格搜尋與連續對分之間的比較 混淆矩陣 混淆矩陣 使用交叉驗證的網格搜尋的自訂重新擬合策略 使用交叉驗證的網格搜尋的自訂重新擬合策略 交叉驗證分數和 GridSearchCV 上多指標評估的演示 交叉驗證分數和 GridSearchCV 上多指標評估的演示 偵測錯誤權衡 (DET) 曲線 偵測錯誤權衡 (DET) 曲線 模型正規化對訓練和測試錯誤的影響 模型正規化對訓練和測試錯誤的影響 多類別接收者操作特徵 (ROC) 多類別接收者操作特徵 (ROC) 巢狀與非巢狀交叉驗證 巢狀與非巢狀交叉驗證 繪製交叉驗證預測 繪製交叉驗證預測 繪製學習曲線和檢查模型的可擴展性 繪製學習曲線並檢查模型的擴展性 決策函數截斷點的事後調整 決策函數截斷點的事後調整 針對成本敏感學習調整決策閾值 針對成本敏感學習調整決策閾值 精確度-召回率 精確度-召回率 具有交叉驗證的接收者操作特徵 (ROC) 具有交叉驗證的接收者操作特徵 (ROC) 用於文字特徵萃取和評估的範例管線 用於文字特徵萃取和評估的範例管線 使用網格搜尋對模型進行統計比較 使用網格搜尋對模型進行統計比較 逐次減半迭代 逐次減半迭代 使用排列檢定分類分數的顯著性 使用排列檢定分類分數的顯著性 欠擬合與過擬合 欠擬合與過擬合 視覺化 scikit-learn 中的交叉驗證行為 視覺化 scikit-learn 中的交叉驗證行為
