Target：记录学习过程中看到的模型python实现
特征处理
标准化
import sklearn.preprocessing
- 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing
- 关键要素：要转换成数组
- normalization（ x-m/sigma）
- 构造中心点：scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
- 规范化：scaler.transform(X_train)
- range（ x-min / max-min）
- min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
- X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train)
随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
- 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html
- 关键参数：
- n_estimators : integer, optional (default=10)，The number of trees in the forest.子树的数量
- max_features：optional (default=”auto”)，子分类器用到的属性数
- 疑问：
- 子树的数量如何确定？
- 默认的分类器模型是什么？根据criterion（gini，mse）来区分？朴素贝叶斯分类怎么搞？