本文整理汇总了Python中Classifier.Classifier.clf_learning_curve方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Classifier.clf_learning_curve方法的具体用法？Python Classifier.clf_learning_curve怎么用？Python Classifier.clf_learning_curve使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类Classifier.Classifier的用法示例。
在下文中一共展示了Classifier.clf_learning_curve方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: run
# 需要导入模块: from Classifier import Classifier [as 别名]
# 或者: from Classifier.Classifier import clf_learning_curve [as 别名]
def run():
clf= Classifier('breast-cancer-wisconsin.data.txt')
clf.clf_fit_transform()
clf.default_accuracy_lr()
clf.weight_coefficent_lr()
clf.SBS_lf()
# it takes long time to run the Random forest Code ...uncomment to check the result
# clf.feature_selection_rf()
clf.PCA()
clf.pipe_kf_validation()
clf.clf_learning_curve()
clf.clf_validation_curve()
clf.clf_roc_curve()
clf.train()
clf.l1l2()
dest = os.path.join('classifier', 'pkl_objects')
if not os.path.exists(dest):
os.makedirs(dest)
pickle.dump(clf, open(os.path.join(dest, 'classifier.pkl'), 'wb'), protocol=2)