333
правки
Изменения
→Scikit-learn
> '''Score for naive Bayes: 0.774'''
'''Score for SVM: 0.824'''
====Кросс-валилация и подбор параметров====
Основная статья: [[Кросс-валидация]].
Возьмем предыдущий пример с обработкой естественного языка и попробуем увеличить точность алгоритма за счет кросс-валидации и подбора параметров:
'''from''' sklearn.model_selection '''import''' GridSearchCV
parameters = {
<font color="red">'vect__ngram_range'</font>: [(<font color="blue">1</font>, <font color="blue">1</font>), (<font color="blue">1</font>, <font color="blue">2</font>)],
<font color="red">'tfidf__use_idf'</font>: ('''True''', '''False'''),
<font color="red">'clf__alpha'</font>: (<font color="blue">1e-2</font>, <font color="blue">1e-3</font>),
}
gs_clf = GridSearchCV(text_clf2, parameters, cv=<font color="blue">5</font>, iid='''False''', n_jobs=<font color="blue">-1</font>)
gs_clf = gs_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
print("Best score: %.3f" % gs_clf.best_score_)
'''for''' param_name '''in''' sorted(parameters.keys()):
print(<font color="red">"%s: %r"</font> % (param_name, gs_clf.best_params_[param_name]))
> '''Best score: 0.904'''
'''clf__alpha: 0.001'''
'''tfidf__use_idf: True'''
'''vect__ngram_range: (1, 2)'''
====Метод опорных векторов (SVM)====
====Уменьшение размерности====
Основная статья: [[Уменьшение размерности#Пример кода scikit-learn | Уменьшение размерности: Пример использования через scikit-learn]].
==Tensorflow==
===Описание===
