Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
314 Глава 10
сколько точка отличается от других кластеров, а a
(i)
говорит нам, насколько она похожа
на другие точки в своем собственном кластере.
Силуэтный коэффициент доступен нам как
silhouette_samples
из модуля
metric
scikit-
learn, и дополнительно для удобства можно импортировать функцию
silhouette_scores
.
Функция
silhouette_scores
вычисляет средний силуэтный коэффициент по всем точкам,
что эквивалентно операции
numpy.mean(silhouette_samples(...))
. Выполнив следующий
код, мы создадим график силуэтных коэффициентов для кластеризации k-средних
с количеством кластеров k = 3:
>>> km = KMeans(n_clusters=3,
... init='k-means++', ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342