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從零實作模型並比較結果
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AI 綜述
2026年10月24日，DEV Community 刊出作者以標準庫 Python 從零實作 minisklearn 的結果。作者實作五個模型及評估指標，並在 Titanic 數據集上將結果與 scikit-learn 比較。報道列出 LogisticRegression、DecisionTree、RandomForest 和 KMeans；其中前三者的表現均較低，而 KMeans 的 inertia 同為 742754.6。文章標題指出，這個相同結果是作者最意外的發現。
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最新進展10月24日 16:15
最新報道指出，KMeans 的 inertia 與 scikit-learn 同為 742754.6。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月24日
- DEV Community我從零實作 Logistic Regression、Decision Trees、Random Forests 和 K-Means：最令我意外的結果
作者以標準庫 Python 從零實作 minisklearn 的五個模型和評估指標，並在 Titanic 數據集上與 scikit-learn 比較。LogisticRegression、DecisionTree 和 RandomForest 的表現均較低，KMeans 的 inertia 則同為 742754.6。
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