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Elasticsearch：使用 function_score 及 soft_score 定制搜索结果的分数

从上面的结果中，我们可以看出来 Final Fantasy VII 是最匹配的结果。它的分数是最高的。 Soft_score  查询 加入我们我们是游戏的运营商，那么我们也许我们自己想要的排名的方法。...细心的读者可能看出来了。我们的分数和之前的那个 soft_score 结果是不一样的，但是我们搜索的结果的排序是一样的。...如果脚本具有需要考虑的参数，则最好重用相同的脚本并为其提供参数。 boost_mode boost_mode是用来定义最新计算出来的分数如何和查询的分数来相结合的。...mulitply 查询分数和功能分数相乘（默认） replace 仅使用功能分数，查询分数将被忽略 sum 查询分数和功能分数相加 avg 平均值 max 查询分数和功能分数的最大值 min 查询分数和功能分数的最小值...我们可以看出来我们的分数又有些变化。而且排序也有变化。 functions 上面的例子中，每一个 doc 都会乘以相同的系数，有时候我们需要对不同的 doc 采用不同的权重。

1.5K51

使用scikit-learn进行机器学习

stratify参数可强制将训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。 # 划分数据为训练集与测试集,添加stratify参数，以使得训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。...scoring=None, verbose=0) 在拟合网格搜索对象时，它会在训练集上找到最佳的参数组合（使用交叉验证）。 我们可以通过访问属性cv_results_来得到网格搜索的结果。...我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。 让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。...因此，我们希望为此目的使用管道。但是，我们还希望对矩阵的不同列进行不同的处理。应使用ColumnTransformer转换器或make_column_transformer函数。...因此，我们将能够使用所有scikit-learn实用程序作为cross_validate或GridSearchCV。

2K21
您找到你想要的搜索结果了吗？
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没有找到

使用scikit-learn进行数据预处理

stratify参数可强制将训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。 # 划分数据为训练集与测试集,添加stratify参数，以使得训练和测试数据集的类分布与整个数据集的类分布相同。...scoring=None, verbose=0) 在拟合网格搜索对象时，它会在训练集上找到最佳的参数组合（使用交叉验证）。 我们可以通过访问属性cv_results_来得到网格搜索的结果。...我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。 让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。...因此，我们希望为此目的使用管道。但是，我们还希望对矩阵的不同列进行不同的处理。应使用ColumnTransformer转换器或make_column_transformer函数。...因此，我们将能够使用所有scikit-learn实用程序作为cross_validate或GridSearchCV。

2.3K31

Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧

要缩放，我们可以使用sklearn的StandardScaler。此方法使变量以0为中心，并使标准偏差等于1。...因为他可能引起算问题，但我还没有遇到过这种情况，因为它总是给出与LinearRegression模型相同的结果。 总结：选择alpha = 0毫无意义，这只是线性回归。...(X_scaled, y) print('alpha: %.2f' % lasso.alpha_) 结果如下： alpha: 0.03 等一下，难道不是上面的0.08的相同数据的Alpha吗？...如果我们想要使用测试数据集，我们需要应用相同的步骤。 但是，我们不需要再次适合这些对象。好吧，对于poly无所谓，但是对于sc，我们想要保留用于X_train_poly的方法。...你可以看一下图，看到一个漂亮的尖刺，但是它是否够高了。不完全是。

2.7K30

GBDT算法超参数评估

0.25572269323849983 测试集MSE：0.289857007749968 None: 训练集MSE：0.25572269022058913 测试集MSE：0.2897994977087412 不难发现，初始参数的具体输入会对模型的最终结果造成巨大影响...，在init中输入训练好的模型会加重GBDT的过拟合，但同时也可能得到更好的测试集结果。...在这种状况下，最终迭代出的算法可能是严重偏离大部分数据的规律的。...不过许多时候，我们会发现基于平方误差的分割与基于弗里德曼均方误差的分割会得到相同的结果。 梯度提升树的提前停止  在学习机器学习理论与方法时，我们极少提及迭代的提前停止问题。...虽然GBDT还没有达到足够好的效果，但是训练时间太长/速度太慢，我们需要重新调整训练 在实际数据训练时，我们往往不能动用真正的测试集进行提前停止的验证，因此我们需要从训练集中划分出一小部分数据，专用于验证是否应该提前停止

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基于xgboost+GridSearchCV的波士顿房价预测

image.png 从上图的结果可以看出，5折交叉验证的均值只有0.725，不能起到优秀的预测效果。 4.梯度提升回归模型 代码逻辑和第3章相同。...5.选择最优模型 使用sklearn.model_selection库中的cross_validate方法，需要传入4个参数，第1个参数为模型对象estimator，第2个参数为特征矩阵X，第3个参数为预测目标值...官方文档查看GridSearchCV方法如何使用链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html...process use %.2f seconds'%(time.time()-start)) 上面一段代码的运行结果如下： GridSearchCV process use 27.64 seconds...通过使用GridSearchCV方法做网格搜索，确定XGBRegressor模型使用{'learning_rate': 0.12, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 200

3.9K30

循序渐进的机器学习：文本分类器

文本分类器是一种算法，它学习单词的存在或模式以预测某种目标或结果，通常是一个类别，例如电子邮件是否是垃圾邮件。 在这里值得一提的是，我将专注于使用监督机器学习方法构建文本分类器。...另一种方法是使用深度学习方法，例如神经网络。 让我们看一下该流程图。 图片 1. 明确任务 这是任何数据科学项目中最重要的步骤之一。确保您已完全理解所问的问题。您是否有可用的相关数据来回答问题？...因此，鉴于您的模型可以简单地预测多数类别，模型的准确性可能会产生误导。 可以使用的一些更好的指标是召回率（正确预测的真阳性的比例）、精度（正确预测的阳性预测的比例）或两者的平均值，即 F1 分数。...使用 sklearn 的 train_test_split() 函数拆分数据，然后单独保留测试数据，这样就没有数据泄漏的风险。...我通过运行一个 for 循环来做到这一点，该循环使用 cross_validate() 函数迭代每个模型。

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循序渐进的机器学习：文本分类器

★ 文本分类器是一种算法，它学习单词的存在或模式以预测某种目标或结果，通常是一个类别，例如电子邮件是否是垃圾邮件。 ” 在这里值得一提的是，我将专注于使用监督机器学习方法构建文本分类器。...另一种方法是使用深度学习方法，例如神经网络。 让我们看一下该流程图。 1. 明确任务 这是任何数据科学项目中最重要的步骤之一。确保您已完全理解所问的问题。您是否有可用的相关数据来回答问题？...因此，鉴于您的模型可以简单地预测多数类别，模型的准确性可能会产生误导。 可以使用的一些更好的指标是召回率（正确预测的真阳性的比例）、精度（正确预测的阳性预测的比例）或两者的平均值，即 F1 分数。...使用 sklearn 的 train_test_split() 函数拆分数据，然后单独保留测试数据，这样就没有数据泄漏的风险。...我通过运行一个 for 循环来做到这一点，该循环使用 cross_validate() 函数迭代每个模型。

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机器学习-07-分类回归和聚类算法评估函数及案例

对于最常见的用例，你可以使用scoring参数指定一个分数衡量指标。 下表显示了所有可能的值。 所有分数衡量指标均遵循以下约定：较高的返回值比较低的返回值更好。...以FPR（假正例率：假正例占所有负例的比例）为横轴，TPR（召回率）为纵轴，绘制得到的曲线就是ROC曲线。与PR曲线相同，曲线下方面积越大，其模型性能越好。...这里R表示推荐的结果序列长度，rel(N)表示第N个推荐结果的相关性分数，这里命中为1，未命中为0。AP衡量的是整个排序的平均质量。对全局所有用户的AP取平均值就是MAP。...其归一化时使用的分母就是IDCG，指推荐系统为某一用户返回的最好推荐结果列表,即假设返回结果按照相关性排序,最相关的结果放在前面,此序列的DCG为IDCG。...MRR（Mean Reciprocal Rank） MRR平均倒数排名，是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为

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UdaCity-机器学习工程师-项目1:预测波士顿房价

将他们的表现评分储存到score变量中。 或 (可选) 不使用任何外部库，参考决定系数的定义进行计算，这也可以帮助你更好的理解决定系数在什么情况下等于0或等于1。...GridSearchCV是如何结合交叉验证来完成对最佳参数组合的选择的？ GridSearchCV中的'cv_results_'属性能告诉我们什么？ 网格搜索时如果不使用交叉验证会有什么问题？...通过 cv_resilts_ 所有参数的所有可选值的模型得分情况 如果不使用交叉验证模型训练结果依赖单次划分的训练集和验证集，得到的模型很有可能性能不准确。...问题 9 - 最优模型 最优模型的最大深度（maximum depth）是多少？此答案与你在问题 6所做的猜测是否相同？...问题 9 - 回答： 有时相同，有时不同。不知道问题出在哪里。请老师指正 得出的最优解在3、4、5之间变化，每次运行的结果都不一致 第六步.

1.2K50

为什么从复杂的机器学习模型开始并不是一个好主意

尽管我做了很多辛苦的工作，但仍无法达到90％并加入Codenation。所以我感到沮丧，我放弃了我。 因祸得福.. 最近，我在Kaggle遇到了相同的数据库。...一种新方法 在这里，我不会描述我所做的一切，例如与数据预处理有关。但是，如果您想查看我的笔记本，可以在kaggle中访问它。 首先，我检查了数据库，看是否已使用了一些NaN值。...之后，我意识到这些功能之间存在一定的关联。我的想法是获得最高的功能并使用它们来预测数学分数。下面的热图使用皮尔森系数显示了这些相关性。 ? 如我们所见，它们具有高度相关性。...是的，它是正确的！但是这种经历对我很重要，因为我可以学习并成为一名更好的数据科学家。 即使您认为该模型对完成艰巨的任务是如此简单，您也应该给它一个机会。也许无法获得高分或结果。...但是，它可以成为验证其他模型是否在帮助您改善得分手的起点。

52220

结合Sklearn的网格和随机搜索进行自动超参数调优

在尝试了所有的组合之后，搜索将保留导致最佳分数的参数，以便您可以使用它们来构建最终的模型。 随机搜索采用的方法与网格稍有不同。...你永远不要根据RandomSearchCV的结果来选择你的超参数。...只使用它来缩小每个超参数的值范围，以便您可以为GridSearchCV提供更好的参数网格。 你会问，为什么不从一开始就使用GridSearchCV呢?...使用RandomizedGridSearchCV，我们得到了相当好的分数，并且只需要100 * 3 = 300 次训练。...结果的差别很小。然而，这可能只是给定数据集的一个特定情况。 当您在实践中使用需要大量计算的模型时，最好得到随机搜索的结果，并在更小的范围内在网格搜索中验证它们。

2.1K20

用 Grid Search 对 SVM 进行调参

_ 就能直接得到最好的参数搭配结果， 例如，在 precision 下， 返回最好的参数设置是：{'C': 10, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} 还可以通过 clf.cv_results..._ 的 'params'，'mean_test_score'，看一下具体的参数间不同数值的组合后得到的分数是多少： 结果中可以看到最佳的组合的分数为：0.988 (+/-0.017) ?...还可以通过 classification_report 打印在测试集上的预测结果 clf.predict(X_test) 与真实值 y_test 的分数： ?...means = clf.cv_results_['mean_test_score'] stds = clf.cv_results_['std_test_score'] # 看一下具体的参数间不同数值的组合后得到的分数是多少...print() y_true, y_pred = y_test, clf.predict(X_test) # 打印在测试集上的预测结果与真实值的分数 print(classification_report

3.2K30

《机器学习》学习笔记（四）——用Python代码实现单变量线性回归、多变量线性回归；数据评估之交叉验证法、留出法、自助法

因此，即使只有一个变量，LinearRegression也要求输入的特征值以矩阵形式(列向量)存在。...如何使用线性回归训练数据，并且判断是否有助于提升预测效果呢？...[8,1],[10,0],[14,2],[18,0]]) 针对测试数据的预测结果，其R方约为0.77，已经强于单变量线性回归的预测结果 ''' 使用LinearRegression进行多元线性回归 ''...折划分：%s %s" % (train.shape, test.shape)) break skf = StratifiedShuffleSplit(n_splits=3) # 划分中每个类的比例和完整数据集中的相同...(n) #knn模型，这里一个超参数可以做预测，当多个超参数时需要使用另一种方法GridSearchCV scores = cross_val_score(knn,train_X,train_y

2.7K11

Leetcode-sql-three

例如上述 Employee 表，n = 2 时，应返回第二高的薪水 200。如果不存在第 n 高的薪水，那么查询应返回 null ?...如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔” ? ?...答案 最终的结果包含两个部分： 降序排列的分数 每个分数对应的排名 第一部分的查询语句为： select a.Score as score from Scores a order by a.Score...desc; -- 直接降序排列 第二部分的分析过程： 假设给定了某个分数X，如何计算它的排名rank，分为两个步骤： 先提取所有的大于等于X分数的集合H 将H去重后的元素个数就是X的排名 看个栗子：...现在需要按成绩来排名，如果两个分数相同，那么排名要是并列的。 正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，排名结果是：1，1，1，2。

84620

机器学习面试题集 - 超参数调优

_ 就能直接得到最好的参数搭配结果， 例如，在 precision 下， 返回最好的参数设置是：{'C': 10, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'} 还可以通过 clf.cv_results..._ 的 'params'，'mean_test_score'，看一下具体的参数间不同数值的组合后得到的分数是多少： 结果中可以看到最佳的组合的分数为：0.988 (+/-0.017) 还可以通过 classification_report...打印在测试集上的预测结果 clf.predict(X_test) 与真实值 y_test 的分数： for score in scores: print("# Tuning hyper-parameters...means = clf.cv_results_['mean_test_score'] stds = clf.cv_results_['std_test_score'] # 看一下具体的参数间不同数值的组合后得到的分数是多少...print() y_true, y_pred = y_test, clf.predict(X_test) # 打印在测试集上的预测结果与真实值的分数 print(classification_report

84230

随机森林随机选择特征的方法_随机森林步骤

(2) oob_score :即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。默认识False。个人推荐设置为True，因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力，(至于袋外样本，需要了解一下RF的原理)。...1.2RF决策树参数 下面我们再来看RF的决策树参数，它要调参的参数基本和GBDT相同，如下: (1) RF划分时考虑的最大特征数max_featu res: 可以使用很多种类型的值，默认是”auto”...(2) 决策树最大深度max_depth: 默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。...默认是1,可以输入最少的样本数的整数，或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。...即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。 （8）cv=None 交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。

1.6K20

python实现交叉验证_kfold显示不可迭代

K折交叉验证原理 这便是交叉验证的过程: 1、首先随机地将数据集切分为 k 个互不相交的大小相同的子集； 2、然后将 k-1 个子集当成训练集训练模型，剩下的 (held out) 一个子集当测试集测试模型...简而言之，就是我们通过交叉验证验证不同的模型，或者不同的参数组合，最终我们选择准确度高的作为我们的模型。 k 一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集样本数量小的时候才会尝试取2。...k折交叉验证可以有效的避免过拟合以及欠拟合状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。...GridSearchCV 进行参数调优 clf=GridSearchCV(estimator=pipeline,param_grid=parameters,cv=6) # 进行数据集分类 clf.fit...(data.data,data.target) # 打印最优分数 给出不同参数情况下的评价结果 print(“最优分数：%.4lf”%clf.best_score_) # 打印最优参数 描述了已取得最佳结果的参数的组合

73320

KFold交叉验证

K折交叉验证原理 这便是交叉验证的过程: 1、首先随机地将数据集切分为 k 个互不相交的大小相同的子集； 2、然后将 k-1 个子集当成训练集训练模型，剩下的 (held out) 一个子集当测试集测试模型...简而言之，就是我们通过交叉验证验证不同的模型，或者不同的参数组合，最终我们选择准确度高的作为我们的模型。 k 一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集样本数量小的时候才会尝试取2。...k折交叉验证可以有效的避免过拟合以及欠拟合状态的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。...GridSearchCV 进行参数调优 clf=GridSearchCV(estimator=pipeline,param_grid=parameters,cv=6) # 进行数据集分类 clf.fit...(data.data,data.target) # 打印最优分数 给出不同参数情况下的评价结果 print("最优分数：%.4lf"%clf.best_score_) # 打印最优参数 描述了已取得最佳结果的参数的组合

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