技術 【DAY12】監督式學習：用 Python 實作邏輯迴歸----調整超參數與交叉驗證

前言昨天我們完成了邏輯迴歸模型的建立與深入分析，包括特徵權重與混淆矩陣評估。今天學習重點包括： 理解邏輯迴歸主要超參數 使用交叉驗證評估模型穩定性 比較不同參...

技術 【Day 17】交叉驗證 Cross-Validation

前言 交叉驗證 ( Cross-Validation ) 是在機器學習中是一個評估模型性能的技術，從而使我們能更準確地估計模型在面對陌生資料的擬和能力，也就是模...

技術 Day 18 : 模型前的資料處理 (2)

接著昨天的資料處理繼續說明，今天來看看類別資料轉換、資料降維、資料切割、交叉驗證以及不不均衡的對應方法。OS:資料預處理真的很重要啊啊！！ 5.類別資料轉換 由...

技術 Day 9 - 目前(傳統)的機器學習三步驟(4)-訓練之測試

交叉驗證 Cross-Validation (wiki) 交叉驗證，有時亦稱循環估計，是一種統計學上將數據樣本切割成較小子集的實用方法。於是可以先在一個子集上做...