SGDClassifier означает стохастический классификатор градиентного спуска. Это алгоритм классификации, который использует оптимизацию стохастического градиентного спуска для обучения линейного классификатора. Вот некоторые методы, обычно используемые с SGDClassifier, а также примеры кода:
- fit(X, y): этот метод используется для обучения классификатора на входных данных X и соответствующих метках y.
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
# Create an instance of SGDClassifier
classifier = SGDClassifier()
# Train the classifier
classifier.fit(X, y)- predict(X): этот метод используется для прогнозирования меток для новых входных данных X.
# Predict labels for new data
predictions = classifier.predict(X_test)- score(X, y): этот метод возвращает среднюю точность для заданных тестовых данных и меток.
# Evaluate the classifier
accuracy = classifier.score(X_test, y_test)- set_params(**params): этот метод используется для установки параметров классификатора.
# Set parameters of the classifier
classifier.set_params(alpha=0.001, max_iter=100)- partial_fit(X, y): этот метод используется для онлайн-обучения, при котором классификатор постепенно обновляется новыми данными.
# Update the classifier with new data
classifier.partial_fit(new_X, new_y)- decision_function(X): этот метод возвращает оценки достоверности для каждого класса входных данных X.
# Get confidence scores for each class
scores = classifier.decision_function(X_test)- coefи intercept: эти атрибуты возвращают изученные коэффициенты и точки пересечения линейной модели.
# Get the coefficients and intercept
coefficients = classifier.coef_
intercepts = classifier.intercept_- get_params(): этот метод возвращает параметры классификатора.
# Get the current parameters of the classifier
params = classifier.get_params()