快速比较多种机器学习模型实例( 三 )
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time_metrics = list(set(results_long_fit.metrics.values)) bootstrap_df.groupby(['model'])[time_metrics].agg([np.std, np.mean])
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结论
【快速比较多种机器学习模型实例】上述分析只考虑了平均精度、召回率等 。 在实际问题中 ， 您不太可能关心类之间的平均精度 ， 相反 ， 您可能会特别关注某个类的精度!此外 ， 必须调整每个机器学习模型的超参数 ， 以真正评估它们与数据的拟合程度 。
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