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引言
Scikit-learn 是 Python 中最風行的呆板進修庫之一，它供給了豐富的呆板進修演算法跟東西。在利用 Scikit-learn 停止模型練習跟猜測時，評價跟優化模型機能是至關重要的。本文將深刻探究 Scikit-learn 中的模型評價與優化技能，幫助妳輕鬆晉升模型機能。
模型評價方法
1. 留出法（Holdout）
留出法是最簡單的模型評價方法，將數據集分別為練習集跟測試集。練習集用於練習模型，測試集用於評價模型機能。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
2. 穿插驗證（Cross Validation）
穿插驗證是一種愈加持重的模型評價方法，經由過程將數據集分別為多個部分，輪番將其中一部分作為測試集，其餘部分作為練習集停止練習。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
3. 進修曲線
進修曲線可能幫助我們懂得模型在練習集跟驗證集上的機能，從而斷定模型能否存在過擬合或欠擬剖析績。
from sklearn.model_selection import learning_curve
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(model, X, y, train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10), cv=5)
模型優化技能
1. 超參數調優
超參數是模型參數的一部分，其值在模型練習過程中無法經由過程數據進修掉掉落。超參數調優可能幫助我們找到最佳的超參數組合，從而晉升模型機能。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
2. 特徵抉擇
特徵抉擇可能幫助我們辨認出對模型機能有重要影響的特徵，從而晉升模型機能並增加打算本錢。
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(f_classif, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)
3. 正則化
正則化是一種用於避免模型過擬合的技巧。L1 正則化（Lasso）跟 L2 正則化（Ridge）是兩種常用的正則化方法。
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)
model.fit(X_train, y_train)
4. 模型集成
模型集成是將多個模型結合起來，以進步模型的正確性跟泛化才能。罕見的集成方法包含隨機叢林、梯度晉升樹等。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
總結
Scikit-learn 供給了豐富的模型評價與優化技能，經由過程公道應用這些技能，我們可能輕鬆晉升模型機能。在現實利用中，須要根據具體成績跟數據特點抉擇合適的評價方法跟優化技能。