Python sklearn KFold 生成交叉验证数据集的方法
源起：1.我要做交叉验证，需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例，直接用skle
sklearn
源起：1.我要做交叉验证，需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例，直接用skle
研修课上讲了两个例子，融合一下。主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文使用的数据类型是数值型，每一个样本6个特征表示，所用的数据如图所示：图中A,B,C,D,
传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据->数据预处理->训练建模->
1.基本环境安装anaconda环境，由于国内登陆不了他的官网https://www.continuum.io/downloads,不过可以
1.主要功能如下：1.classification分类2.Regression回归3.Clustering聚类4.Dimensionalityreduction降维5.Models
KNN（K-Nearest-NeighboursClassiflication）分类算法，供大家参考，具体内容如下最简单的分类算法
sklearn-SVC实现与类参数对应的API：http://scikit-learn.sourceforge.net/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC