Comment utiliser la fonction fit en Python

En Python, la fonction fit est généralement l'une des méthodes utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. La manière dont il est utilisé dépend de la bibliothèque d’apprentissage automatique et du type de modèle que vous utilisez. Voici les étapes d'utilisation de la fonction fit en général :

Importez la bibliothèque d'apprentissage automatique et la classe de modèle correspondantes, par exemple :

from sklearn.linear_model import LinearRegression

Créez un objet modèle, par exemple :

model = LinearRegression()

Préparez les données d'entraînement, généralement les caractéristiques d'entrée. et un ensemble d'entraînement d'objectifs correspondant composé de valeurs.

Appelez la fonction fit et transmettez les données d'entraînement en tant que paramètre, par exemple :

model.fit(X_train, y_train)

où, X_train est la fonctionnalité d'entrée de l'ensemble d'entraînement et y_train est la valeur cible correspondante. La fonction

fit ajustera les paramètres du modèle en fonction des données d'entraînement afin qu'il puisse mieux s'adapter à l'ensemble d'entraînement.

Il est à noter que les paramètres de la fonction fit peuvent varier en fonction de la bibliothèque de machine learning et du modèle utilisé. Par conséquent, avant d'utiliser la fonction fit, il est recommandé de consulter la documentation pertinente pour comprendre l'utilisation et les paramètres spécifiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!