Modellauswahl#
Beispiele, die sich auf das Modul sklearn.model_selection beziehen.
Modellkomplexität und kreuzvalidierter Score ausbalancieren
Klassen-Likelihood-Verhältnisse zur Messung der Klassifikationsleistung
Vergleich von zufälliger Suche und Gitter-Suche zur Hyperparameter-Schätzung
Vergleich zwischen Gitter-Suche und sukzessiver Halbierung
Benutzerdefinierte Refit-Strategie einer Gitter-Suche mit Kreuzvalidierung
Demonstration von Multi-Metrik-Bewertung auf cross_val_score und GridSearchCV
Auswirkung der Modellregularisierung auf Trainings- und Testfehler
Leistung eines Klassifikators mit Konfusionsmatrix bewerten
Multiklassen-Receiver Operating Characteristic (ROC)
Verschachtelte vs. nicht verschachtelte Kreuzvalidierung
Lernkurven plotten und die Skalierbarkeit von Modellen prüfen
Post-hoc-Anpassung des Cut-off-Punkts der Entscheidungskfunktion
Post-Hoc-Anpassung des Entscheidungsschwellenwerts für kostenempfindliches Lernen
Receiver Operating Characteristic (ROC) mit Kreuzvalidierung
Beispiel-Pipeline für Textmerkmal-Extraktion und -Bewertung
Statistischer Vergleich von Modellen mittels Gitter-Suche
Testen der Signifikanz eines Klassifikations-Scores mit Permutationen
Visualisierung des Kreuzvalidierungsverhaltens in scikit-learn