Pythonでfit関数を使う方法

Python では、fit 関数は通常、機械学習モデルをトレーニングするために使用される方法の 1 つです。どのように使用されるかは、使用している機械学習ライブラリとモデルの種類によって異なります。 Fit 関数を使用する一般的な手順は次のとおりです。

対応する機械学習ライブラリとモデル クラスをインポートします。例:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

モデル オブジェクトを作成します。例:

model = LinearRegression()

準備 トレーニング データは通常、入力特徴と対応するターゲット値で構成されるトレーニング セットです。

fit 関数を呼び出し、トレーニング データをパラメーターとして渡します。例:

model.fit(X_train, y_train)

このうち、X_train はトレーニング セットの入力特徴であり、y_train は対応するターゲット値です。 。

fit 関数は、トレーニング セットによりよく適合できるように、トレーニング データに基づいてモデルのパラメーターを調整します。

fit 関数のパラメーターは、使用される機械学習ライブラリとモデルによって異なる場合があることに注意してください。したがって、fit 関数を使用する前に、関連ドキュメントを参照して、特定の使用法とパラメーターを理解することをお勧めします。

以上がPythonでfit関数を使う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。