模型的正确性/准确性取决于根据项目或问题的需求对其进行测试 。

• 模型评价与改进

模型评估是建立模型的一个重要步骤 。它有助于确定最优的模型来表示我们的数据，以及该模型在未来的表现 。

• 部署

机器学习生命周期的最后一步是部署，在实际系统中部署模型 。
流行的用于机器学习的Python库和工具

• 木星笔记本

它是一个在浏览器中运行代码的交互式环境 。

• Numpy

NumPy是一个python库，主要用于处理数组并对数组执行各种各样的数学操作 。

• 熊猫

熊猫是一个用于数据争论和分析的Python库 。

• Matplotlib

它是Python中的主要科学绘图库 。它提供了制作出版物质量可视化的功能，如线条图、直方图、散射图等 。
情节等等 。

• Scikit-学习

Scikit-Learning(SkLearning)是Python中用于机器学习的最有用和最健壮的库 。它通过Python中的一致性接口为机器学习和统计建模提供了有效的工具选择，包括分类、回归、聚类和降维 。
环境设置安装Anaconda和Python
下载并安装Anaconda(Python3.6版本)下载然后根据你的操作系统进行选择 。

1. 打开终端
2. 通过键入以下命令，确认Conda已正确安装：

conda -V

1. 通过键入以下命令确认Python安装正确：

python -V

1. 确认您的Conda环境是最新的，输入：

conda update condaconda update anaconda实践之手：对虹膜种类的认识与分类在本节中，我们将介绍一个简单的机器学习应用程序，并创建我们的第一个模型 。
我们将在本例中使用的数据是Iris数据集，这是机器学习和统计中的一个经典数据集 。它包含在Scikit-学习在数据集模块中 。我们可以通过调用load_iris函数来加载它：
from sklearn.datasets import load_irisiris_dataset = load_iris()此数据集包含3种不同类型的虹膜(Setosa、Versicolour和Virica)花瓣和萼片长度，存储在150x4 numpy.ndarray中 。
样品行和柱分别为萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度 。我们的目标是建立一个机器学习模型，可以从已知物种虹膜的测量中学习，从而预测新虹膜的种类 。

• LOL官方壁纸 lol照片壁纸
• 畅玩app官网 畅玩版游戏
• 恋爱养成类手机游戏下载 恋爱养成游戏下载大全
• 大话西游2雁塔异光攻略 大话西游2大雁塔异光
• 游戏显示初始化失败 游戏初始化失败是因为什么
• Fate莫德雷德 莫德雷德是什么游戏
• 少女前线魔方行动 少女前线魔方行动攻略图解
• 模拟农场2013 模拟农场2013
• 游戏鼠标垫粗面还是细面 吃鸡粗面鼠标垫跟细面区别
• 抗日游戏 光荣使命的游戏