欢迎来到scikit-learn模型比较的实战指南！本教程将带你了解如何在实际场景中对比不同机器学习模型的性能，选择最适合的算法。
常用模型一览 📋
- 线性回归 (Linear Regression) 📈
适用于连续值预测，简单易解释 - 决策树 (Decision Tree) 🌳
可视化强，适合分类与回归任务 - 随机森林 (Random Forest) 🌲
集成方法，抗过拟合能力强 - 支持向量机 (SVM) ⚖️
在高维空间表现优异 - K近邻 (K-Nearest Neighbors) 🧭
基于距离的简单但有效方法 - 神经网络 (Neural Network) 🧠
处理复杂非线性关系的利器
模型比较方法 📈
- 交叉验证 (Cross-Validation)
🔁 通过K折验证评估模型稳定性 - 性能指标 (Metrics)
📊 如准确率(ACC)、F1分数、AUC-ROC曲线 - 学习曲线 (Learning Curve)
📈 观察模型在训练集/测试集上的表现 - 参数调优 (Hyperparameter Tuning)
⚙️ 使用网格搜索或随机搜索优化模型
实践示例 🧪
from sklearn.model_selection import cross_val_score
models = [LinearRegression(), DecisionTreeClassifier(), RandomForestClassifier()]
for model in models:
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(f"{model.__class__.__name__} 准确率: {scores.mean():.2f}")