ML：机器学习模型提效之监督学习中概率校准的简介、案例应用之详细攻略 - 代码天地

ML：机器学习模型提效之监督学习中概率校准的简介、案例应用之详细攻略

业界资讯 2023-05-17 03:52:42 阅读次数: 0

ML：机器学习模型提效之监督学习中概率校准的简介、案例应用之详细攻略

目录

监督学习中概率校准的简介

监督学习中概率校准的概述

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/130570112

ML：机器学习模型提效之监督学习中概率校准的简介、案例应用之详细攻略

ML：机器学习算法中—因子模型(多变量)、时序模型/时间序列模型(主要以单变量)算法对比的简介、带有时序性的因子模型概述、案例应用之详细攻略

ML+LLMs：利用LLMs大语言模型赋能或者结合ML机器学习算法进行具体应用的简介、具体案例之详细攻略

ML之ME/LF：机器学习之风控业务中常用模型监控指标CSI(特征稳定性指标)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

ML之DR：sklearn.manifold(流形学习和降维的算法模块)的简介、部分源码解读、案例应用之详细攻略

ML之FE：Vintage曲线/Vintage分析的简介、计算逻辑、案例应用之详细攻略

ML之Apriori：关联规则挖掘技术的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

DataScience：机器学习中特征工程之连续型变量离散化—变量分箱的简介、常用方法、案例应用(评分卡模型为例)之详细攻略

ML之FE：机器学习算法建模中的特征穿越/数据泄露的简介、常见案例、解决方法之详细攻略

ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标之“调整的R2”的简介、原理、代码实现之详细攻略

ML之LoR：基于泰坦尼克号数据集分别利用Platt校准和等距回归校准算法实现概率校准进而提高二元分类模型的预测准确性(模型提效)应用案例

ML之FS之RFE：RFE递归特征消除算法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略

ML之FE：VIF(方差膨胀系数)指标的简介、计算逻辑、判断标准、案例应用之详细攻略

DataScience&ML：金融科技领域之迁徙率(Flow Rate)表的简介、案例应用之详细攻略

ML：机器学习模型的稳定性分析简介、常见的解决方法之详细攻略

ML之Activation function：理解机器学习中常用的激活函数(sigmoid、softmax等)简介、应用、代码实现详细攻略

C++：C++编程语言学习之数据类型&常量&变量的简介、案例应用之详细攻略

机器学习12 -- 无监督学习之线性模型

机器学习：弱监督学习简介

机器学习（六）监督学习简介

DataScience&ML：金融科技领域之风控的简介、类别、案例应用之详细攻略

机器学习中的监督学习与无监督学习

机器学习之应用无监督学习

机器学习模型| 无监督学习

ML：机器学习中有监督学习算法的四种最基础模型的简介(基于概率的模型、线性模型、树模型-树类模型、神经网络模型)、【线性模型/非线性模型、树类模型/基于样本距离的模型】多种对比(假设/特点/决策形式等

ML之FE：RFM指标的简介、意义、应用之详细攻略

机器学习之监督学习：回归

机器学习之监督学习：分类

机器学习之监督学习

机器学习之监督学习介绍

今日推荐

《美国对全球网络空间安全与发展的威胁和破坏》报告发布

火速冲上 GitHub 热榜 —— 开源编程语言、框架哪有这么可爱？

北京人形机器人创新中心发布全球首个纯电驱拟人奔跑的全尺寸人形机器人“天工”

LFOSSA 源来如此公开课 | 掌握云原生未来：CNCF 认证全面攻略与备考秘籍

周排行

循环神经网络（rnn）讲解

Tigao教程四：单独的关节运动

金蝶K3WISE15.0-注册套打教程

如何在Mac上配置Kubernetes

Android应用结束自身进程的方法

SpringMVC学习十三拦截器栈

中国驻洛杉矶总领馆举行新春招待会

HttpClient get post 发送

11 - three.js 笔记 - 绘制三维字体模型

Mysql递归获取某个父节点下面的所有子节点和子节点上的所有父节点

每日归档

更多

2024-05-01(4)

2024-04-30(1)

2024-04-29(40)

2024-04-28(0)

2024-04-27(56)

2024-04-26(39)

2024-04-25(22)

2024-04-24(36)

2024-04-23(26)

2024-04-22(39)