作家
登录

机器学习PAI实践三:雾霾成因分析

作者: 来源: 2017-05-22 16:13:30 阅读 我要评论

大年夜数据

逻辑回归的AUC为0.98,比用随机丛林计算获得的结不雅略低一点。如不雅清除调参对于结不雅的影响身分,可以解释针对这个数据集,随机丛林的练习效不雅会更好一点。

四、结不雅评估

膳绫擎介绍了若何经由过程搭建实验来搭建针对PM2.5的猜测流程,精确率达到百分之九十以上。下面我们来分析一下哪种空气指标对于PM2.5影响最大年夜,起首来看下逻辑回归的生成模型:

大年夜数据

End.

【义务编辑:谢海平 TEL:(010)68476606】

  推荐阅读

  AWS上搭建深度学习主机(Windows版)

本文简单介绍一下若何租赁并应用 Amazon EC2 P2 实例: p2.xlarge 搭载了一块12G 显存的 Tesla K80 显卡。上图中的价格是Linux操作体系上的价格,Windows上会稍贵一点,p2.xlarge 价格是 $>>>详细阅读


本文标题:机器学习PAI实践三:雾霾成因分析

地址:http://www.17bianji.com/lsqh/35349.html

关键词: 探索发现

乐购科技部分新闻及文章转载自互联网,供读者交流和学习,若有涉及作者版权等问题请及时与我们联系,以便更正、删除或按规定办理。感谢所有提供资讯的网站,欢迎各类媒体与乐购科技进行文章共享合作。

网友点评
自媒体专栏

评论

热度

精彩导读
栏目ID=71的表不存在(操作类型=0)