Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Scikit-learn-konseptit | Osio
Practice
Projects
Quizzes & Challenges
Visat
Challenges
/
Koneoppimisen Perusteet

bookScikit-learn-konseptit

scikit-learn (sklearn) -kirjasto tarjoaa työkaluja esikäsittelyyn ja mallintamiseen. Sen keskeiset oliotyypit ovat estimator, transformer, predictor ja model.

Estimator

Mikä tahansa luokka, jolla on .fit(), on estimator — se oppii datasta.

estimator.fit(X, y)     # supervised  
estimator.fit(X)        # unsupervised

Transformer

Transformerilla on .fit() ja .transform(), sekä .fit_transform(), joka suorittaa molemmat yhdellä kertaa.

Note
Huomio

Muuntimia käytetään yleensä muuttamaan X-taulukkoa. Kuitenkin, kuten näemme LabelEncoder-esimerkissä, jotkin muuntimet on tarkoitettu y-taulukolle.

nan-arvot, jotka näkyvät harjoitusaineistossa kuvassa, osoittavat puuttuvia tietoja Pythonissa.

Ennustaja

Ennustaja on estimaattori, jolla on .predict()-metodi tulosten tuottamiseen.

predictor.fit(X, y)
predictor.predict(X_new)

Malli

Malli on ennustaja, jolla on .score(), joka arvioi suorituskykyä.

model.fit(X, y)
model.score(X, y)

Kuten edellisessä luvussa mainittiin, tarkkuus on mittari, joka kuvaa oikeiden ennusteiden prosenttiosuutta.

Esikäsittelyvaiheessa työskennellään muuntimien kanssa, ja mallinnusvaiheessa käytetään ennustajia (tarkemmin sanottuna malleja).

question mark

Valitse kaikki oikeat väittämät.

Select all correct answers

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 6

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

bookScikit-learn-konseptit

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

scikit-learn (sklearn) -kirjasto tarjoaa työkaluja esikäsittelyyn ja mallintamiseen. Sen keskeiset oliotyypit ovat estimator, transformer, predictor ja model.

Estimator

Mikä tahansa luokka, jolla on .fit(), on estimator — se oppii datasta.

estimator.fit(X, y)     # supervised  
estimator.fit(X)        # unsupervised

Transformer

Transformerilla on .fit() ja .transform(), sekä .fit_transform(), joka suorittaa molemmat yhdellä kertaa.

Note
Huomio

Muuntimia käytetään yleensä muuttamaan X-taulukkoa. Kuitenkin, kuten näemme LabelEncoder-esimerkissä, jotkin muuntimet on tarkoitettu y-taulukolle.

nan-arvot, jotka näkyvät harjoitusaineistossa kuvassa, osoittavat puuttuvia tietoja Pythonissa.

Ennustaja

Ennustaja on estimaattori, jolla on .predict()-metodi tulosten tuottamiseen.

predictor.fit(X, y)
predictor.predict(X_new)

Malli

Malli on ennustaja, jolla on .score(), joka arvioi suorituskykyä.

model.fit(X, y)
model.score(X, y)

Kuten edellisessä luvussa mainittiin, tarkkuus on mittari, joka kuvaa oikeiden ennusteiden prosenttiosuutta.

Esikäsittelyvaiheessa työskennellään muuntimien kanssa, ja mallinnusvaiheessa käytetään ennustajia (tarkemmin sanottuna malleja).

question mark

Valitse kaikki oikeat väittämät.

Select all correct answers

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 6
some-alt