模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（1）_人工智能入门：Python实现机器学习-慕课网

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2022-04-20

刚下载的数据集

最新回答 / 幕布斯8123072

打不开。。。<...图片...>

1 回答 546 浏览

2022-04-20

数据集下载不了？？？

最新回答 / 慕圣456208

https://wws.lanzous.com/i8oI2kviwub密码:b4h4

1 回答 722 浏览

2022-04-20

异常交易特异度

+ 我来回答回答最高可+2积分

0 回答 378 浏览

2022-04-22

逻辑回归于混淆矩阵

最赞回答 / 992493631

归根结底是为了预测分类，不是在具体讲解某一种训练模型。

1 回答 836 浏览

2020-03-30

如何挑选模型特征

已采纳回答 / flare_zhao

通常来说，如果特征本身不是很多，那可以考虑把所有的特征都放入模型，这通常可能提高你的模型表现，缺点就是可能导致过拟合，即对新数据的预测不够准确。从已有特征中挑选特征的方式可以考虑：1、基于经验，即根据主观经验挑选影响比较大的特征，比如预测疾病可能性，那年龄肯定是一个因素；2、对比有某一个特征与没有某个特征情况下，模型的表现，判断该特征的重要性。

1 回答 804 浏览

2020-07-19

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