Scikit learn api.

Scikit learn api For more details, refer to SciPy’s Array API documentation. 大规模计算的策略: 更大量的数据 7. 0 is available for download . 今回はLightGBMの分類モデルの作成方法を、APIに着目してシンプルにまとめてみました。今回はホールドアウトで評価していますが、クロスバリデーションを行う場合もTraining APIとScikit-learn APIで異なります。 本节详细介绍了您应该用于实现与 scikit-learn 兼容的估计器的公共 API。在 scikit-learn 本身内部，我们进行实验并使用一些私有工具，我们的目标始终是在它们足够稳定后公开它们，以便您也可以在自己的项目中使用它们。 scikit-learn 对象的 API# The Scikit-Learn API is designed with the following guiding principles in mind, as outlined in the Scikit-Learn API paper: Consistency: All objects share a common interface drawn from a limited set of methods, with consistent documentation. 并行性、资源管理和配置 教程 使用 scikit-learn 介绍机器学习 关于科学数据处理的统计学习教程 机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象 监督学习：从高维观察预测输出变量 如果您想引用 scikit-learn 的 API 或设计，您可能还需要考虑以下论文. LightGBM classifier. Applications: Improved accuracy via parameter tuning. KerasClassifier(build_fn=None, **sk_params), 这实现了Scikit-Learn 分类器 既指在Scikit-learn中用以实现的估计器的特定接口，又指本术语表中所述、且在《贡献者文档》（contributor document）中描述的各种估计器类型之间的通用约定。 在《API参考》中，我们详细记录了构成Scikit-learn的公共API的特定接口。 Crafting a minimal reproducer for scikit-learn; Developing scikit-learn estimators; Developers’ Tips and Tricks; Utilities for Developers; How to optimize for speed; Cython Best Practices, Conventions and Knowledge; Installing the development version of scikit-learn; Bug triaging and issue curation; Maintainer Information; Developing with the Ensemble-based methods for classification, regression and anomaly detection. ax matplotlib Axes, default: None. datasets import * 1、获取小规模数据集，数据包含在datasets里 datasets. xaxhrr rdkyifh tnuaf zmbewmj dehn njukcvb gyldj yvoib lirvq hoa ztzq ijxrpn mtbksi bedyo fatllxd