最优C值探索:sklearn中Logistic回归验证曲线
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更新于2024-08-09
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"左右是最好的-MBSE概述 (InCOSE 30 July 2015)" 这篇文章主要关注在机器学习中的一个重要参数调整——在支持向量机(SVM)分类器中,参数 'C' 的选择。参数 'C' 控制了模型对误分类的惩罚程度,较大的值倾向于产生更复杂的模型,而较小的值则可能导致过拟合。在这个例子中,作者使用 `validation_curve` 函数从 scikit-learn 库来可视化训练和验证集的准确性随着 'C' 值变化的情况。
验证曲线展示了训练误差(蓝色线和阴影区)和验证误差(绿色线和阴影区)的变化。通过这个图形,我们可以看到最佳性能通常出现在 'C' 参数在 0.1 左右,因为在这个范围内,模型既能避免过于简单导致欠拟合(训练误差较低),又能防止过度复杂导致过拟合(验证误差相对稳定)。这体现了交叉验证在调优过程中的重要性,它可以帮助我们找到最优参数组合,确保模型在未知数据上的泛化能力。
文章没有深入到数据挖掘的具体算法,而是重点讲述了模型选择和参数调优的方法。不过,提到了数据挖掘的广泛内容,包括监督学习(如KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM等)、非监督学习(如K-means聚类、关联规则学习)、以及模型评估。此外,还涉及Python在数据预处理、数据分析和数据清洗方面的应用,以及SQL知识和实际案例分析,如使用KNN算法预测葡萄酒价格并进行交叉验证。
整个内容围绕数据挖掘的理论基础、算法实践和工具使用展开,强调了在实际项目中找到适合问题的模型和参数调优策略。这对于理解和支持向量机在实际项目中的应用,特别是在数据挖掘中的角色具有指导意义。
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赵guo栋
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