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 📈

  1. 交叉验证 (Cross-Validation)
    🔁 通过K折验证评估模型稳定性
  2. 性能指标 (Metrics)
    📊 如准确率(ACC)、F1分数、AUC-ROC曲线
  3. 学习曲线 (Learning Curve)
    📈 观察模型在训练集/测试集上的表现
  4. 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}")

📊 点击查看完整代码示例

扩展阅读 📚

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