MODEL FIT PYTHON ОПИСАНИЕ
Одним из основных шагов при анализе данных является подбор модели, которая наилучшим образом описывает данные. В Python для этой задачи часто используют библиотеку scikit-learn.
Процесс подбора модели называется Model Fitting. В scikit-learn для этого используется метод fit(). Он позволяет сделать предсказания на основе имеющихся данных.
Пример кода:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
# y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
reg = LinearRegression().fit(X, y)
print(reg.score(X, y))
В данном примере мы создали матрицу признаков X, а также вектор меток y. Затем мы создали объект LinearRegression и применили метод fit() для обучения модели. Для оценки модели мы использовали метод score(), который позволяет оценить точность модели.
fit vs transform vs fit_transform - fit vs fit_transform - fit and fit_transofrm in sklearn
#10. Keras - последовательная модель Sequential - Tensorflow 2 уроки
[AI] Understanding the parameters of pygame.rue() and pygame.ru() in Tensorflow Keras
Трудоустройство после курсов, что обещают онлайн школы? @vadilyin
2015-12-14 \
Difference Between fit(), transform(), fit_transform() and predict() methods in Scikit-Learn
Новые материалы: