邏輯迴歸模型 在fit的時候需要在內存當中創建很大的矩陣,在預測時候直接將矢量相乘和相加。
knn模型 在fit的時候把數據存儲下來,基本不消耗時間,在預測的時候消耗時間。不標準化的數據容易影響knn模型。
下面是幾種模型的準確率和fit和predict時間對比。
邏輯迴歸模型 在fit的時候需要在內存當中創建很大的矩陣,在預測時候直接將矢量相乘和相加。
knn模型 在fit的時候把數據存儲下來,基本不消耗時間,在預測的時候消耗時間。不標準化的數據容易影響knn模型。
下面是幾種模型的準確率和fit和predict時間對比。
第二章總結 特徵理解包含了哪些內容第三章總結 特徵提升包含什麼第四章總結 特徵構造講了什麼第五章總結 特徵選擇講了什麼?第六章 特徵轉換講什麼?第七章 特徵學習講了什麼?
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