模型选择# 与 sklearn.model_selection 模块相关的示例。 平衡模型复杂度和交叉验证得分 平衡模型复杂度和交叉验证得分 使用类别似然比衡量分类性能 使用类别似然比衡量分类性能 比较用于超参数估计的随机搜索和网格搜索 比较用于超参数估计的随机搜索和网格搜索 网格搜索和连续减半比较 网格搜索和连续减半比较 带有交叉验证的网格搜索的自定义重新拟合策略 带有交叉验证的网格搜索的自定义重新拟合策略 演示在 cross_val_score 和 GridSearchCV 上的多指标评估 演示在 cross_val_score 和 GridSearchCV 上的多指标评估 检测错误权衡（DET）曲线 检测错误权衡（DET）曲线 模型正则化对训练和测试误差的影响 模型正则化对训练和测试误差的影响 使用混淆矩阵评估分类器性能 使用混淆矩阵评估分类器性能 多类接收者操作特征（ROC） 多类接收者操作特征（ROC） 嵌套 vs 非嵌套交叉验证 嵌套 vs 非嵌套交叉验证 绘制交叉验证预测 绘制交叉验证预测 绘制学习曲线并检查模型的可扩展性 绘制学习曲线并检查模型的可扩展性 后验调整决策函数的截止点 后验调整决策函数的截止点 后验调整成本敏感学习的决策阈值 后验调整成本敏感学习的决策阈值 精确率-召回率 精确率-召回率 带交叉验证的接收者操作特征（ROC） 带交叉验证的接收者操作特征（ROC） 文本特征提取和评估的示例管道 文本特征提取和评估的示例管道 使用网格搜索进行模型的统计比较 使用网格搜索进行模型的统计比较 连续减半迭代 连续减半迭代 通过排列测试分类得分的显著性 通过排列测试分类得分的显著性 欠拟合 vs 过拟合 欠拟合 vs 过拟合 可视化 scikit-learn 中的交叉验证行为 可视化 scikit-learn 中的交叉验证行为
