sklearn[e3 ??]:混合多重方法获得feature

Concatenating multiple feature extraction methods
通常有很多方法从数据集中获得features,有时候需要把多重方法混合在一起,才能得到一个更好的结果。
这里讲介绍的是通过FeatureUnion将PCA和univariate selection两种方法获得features混合起来用。

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sklearn[e2]:保序回归(Isotonic Regression)

这种回归,是这一种单调函数的回归,回归模型中后一个x一定比前一个x大,也就是有序,具体的数学公式在上面两个网址中都有。
保序回归并不需要制定的目标函数。保序回归的应用之一就是用来做统计推断,比如药量和毒性的关系,一般认为毒性随着药量是不减或者递增的关系,借此可以来估计最大药量。
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sklearn[e1]–Plotting Cross-Validated Predictions(交叉验证预测)

看sklearn的英文文档,就算看完还是不清楚到底如何用,还不如直接看它的例子,通过例子来了解我的这个机器学习到底可以有什么用,不说了,就跟刷数学题一样,每天撸这么一个例子。
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