一个SVM示例引起的,原先的测试精度由0.63提升至0.97,预处理的效果还是挺好用的,有些问题也是需要注意的🐸
X_train_transform = scaler.transform(X_train)
X_test_transform = scaler.transform(X_test)
print ('{}'.format(svm.score(X_test_transform,y_test)))
一个SVM示例引起的,原先的测试精度由0.63提升至0.97,预处理的效果还是挺好用的,有些问题也是需要注意的🐸
X_train_transform = scaler.transform(X_train)
X_test_transform = scaler.transform(X_test)
print ('{}'.format(svm.score(X_test_transform,y_test)))