深度解析:Sklearn、TensorFlow与Keras进阶实战指南 一、Sklearn模型调优与工程化实践 1.1 高级特征工程与Pipeline整合 Sklearn的Pipeline模块是实现自动化特征工程与模型训练的核心工具。以文本分类任务为例,可……
一、Sklearn特征工程与模型调参深度实践 1.1 特征选择与降维技术 Sklearn的特征选择模块(sklearn.feature_selection)提供了基于统计检验(如ANOVA F-value)、模型系数(如SelectFromModel)和递归特征消除(RFE……
第六章:深度学习模型优化与部署实战 一、Scikit-learn模型调优与特征工程进阶 1.1 自动化超参数优化技术 Scikit-learn的GridSearchCV与RandomizedSearchCV是模型调优的核心工具,第三版新增对HalvingGridSearchCV……