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机器学习模型评价指标(准确率、精度、召回率)
模型评价指标 准确率 精度 召回率 机器学习中我们常常使用准确率 精度 召回率三大指标评价一个模型训练的好坏 那么这三大参数分别代表什么意义 在介绍评价指标前 需要先明确几个计算指标 真正例 True Positive TP 模型将测试样本
深度学习
NLP
机器学习
sklearn
概率论
“ModuleNotFoundError: No module named sklearn”解决办法
最近在跑实验的时候 需要导入sklearn 但是运行代码一直提示 ModuleNotFoundError No module named sklearn 实验中导入sklearn的代码 from sklearn import metrics
sklearn
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机器学习概述和数据预处理
概述 机器学习定义 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学 一个计算机程序在完成任务T之后 获得经验E 其表现效果为P 如果任务T的性能表现 也就是用来衡量的P 随着E增加而增加 那么这样计算机程序就被称为机器学习系统 自我
机器学习
python
sklearn
lightGBM 回归模型代码
lightGBM 回归模型代码 文章目录 lightGBM 回归模型代码 lightGBM K折验证效果 模型保存与调用 个人认为 K 折交叉验证是通过 K 次平均结果 用来评价测试模型或者该组参数的效果好坏 通过 K折交叉验证之后找出最优
机器学习
python
sklearn
【分类模型评价】宏平均(macro avg)、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)
当我们使用 sklearn metric classification report 工具对模型的测试结果进行评价时 会输出如下结果 对于 精准率 precision 召回率 recall f1 score 他们的计算方法很多地方都有介绍
python
分类
sklearn
机器学习
sklearn中的LASSO
LASSO import numpy as np import matplotlib pyplot as plt np random seed 42 x np random uniform 3 0 3 0 size 100 X x resh
sklearn
sklearn中cross_val_score、cross_val_predict的用法比较
交叉验证的概念 直接粘贴scikit learn官网的定义 scikit learn中计算交叉验证的函数 cross val score 得到K折验证中每一折的得分 K个得分取平均值就是模型的平均性能 cross val predict 得
Python编程
机器学习
sklearn
crossvalscore
交叉验证
python数据分析预处理z-score标准化
一 z score标准化的python代码 import pandas from pandas import read excel from sklearn import preprocessing dataset read excel p
python
python
机器学习
sklearn
sklearn学习之使用sklearn进行特征选择
文章目录 1 Removing features with low variance方差选择法 2 Univariate feature selection 单变量特征选择 2 1 特征选择方法 2 2 特征选择指标 f regressio
机器学习工具amp库
sklearn
特征选择
Sphinx——自动生成Python文档
Sphinx是一个可自动生成python项目api的工具 使用起来也比较简单 只需要在项目上进行简单的配置 即可生成项目的api文档 简介 Sphinx是Python文档生成器 它基于reStructuredText标记语言 可自动根据项目
python
sphinx
sklearn
【python学习】-使用sklearn对数据进行线性回归,并绘制回归线
使用sklearn对数据进行线性回归 并绘制回归线 基本思想 代码实现 在科研工作中 有时得到一组或者几组数据 为了研究数据之间是否存在线性关系 一般会想到拟合数据 看下数据的线性关系 严格地说 是使用线性模型研究两个或多个变量之间规律的一
python
机器学习
学习
sklearn
如何使用OpenAI进行embedding句子后,输入新句子比较
import openai import numpy as np from sklearn metrics pairwise import cosine similarity Set up OpenAI API credentials op
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sklearn
机器学习
Sklearn常用API以及代码
1 ensemble 集成 VotingClassifier 投票分类器 由若干异质分类器组成 例如LR RF朴素贝叶斯 GNB import numpy as np from sklearn import datasets from sk
sklearn
机器学习
python
密度聚类DBSCAN、主成分分析PCA算法讲解及实战(附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信 一 基于密度的聚类 基于密度的聚类算法的主要思想是 只要邻近区域的密度 对象或数据点的数目 超过某个阀值 就把它加到与之相近的聚类中 也就是说 对给定类中的每个数据点 在一个给定范围的区域中必须至少包
数据分析与可视化
聚类
主成分分析
sklearn
人工智能
anaconda已经有sklearn,但是pycharm不能导入的解决方法
问题 D software Anaconda3 Lib site packages文件夹里已经有sklearn这个文件夹 但是pycharm里import时无法识别到 原因 在pycharm里点击文件 gt 设置 gt 项目 gt Pyth
sklearn
pycharm
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Pytorch
机器学习--支持向量机(sklearn)
机器学习 支持向量机 1 1 线性可分支持向量机 硬间隔支持向量机 训练数据集 T x 1 y 1 x 2 y 2 x N y N 当 y i 1 y i 1
机器学习(sklearn)
机器学习
支持向量机
sklearn
广告营销用户点击预测分析
广告营销用户点击预测分析 零 数据集以及数据集简介以及任务分析 一 数据预处理 1 加载检查数据 1 特殊特征 2 特殊特征的处理 3 特殊特征处理后生成的新特征 2 数据类型与缺失值处理 1 查看数据信息 2 数据补全以及类型转换 3 补
通俗易懂的机器学习
sklearn
数据挖掘
scikitlearn
集成学习
python报错:ImportError: cannot import name ‘calinski_harabaz_score‘ from ‘sklearn.metrics‘解决方案
报错 ImportError cannot import name calinski harabaz score from sklearn metrics 解决方案 harabaz 改为harabasz 成功解决
数据分析
sklearn
python
人工智能
5-2 有监督特征抽取
文章目录 5 2 有监督特征抽取 基础知识 项目案例 动手练习 5 2 有监督特征抽取 请参考 数据准备和特征工程 中的相关章节 调试如下代码 基础知识 from sklearn datasets import make classific
CH3数据准备和特征工程
sklearn
python
机器学习
数据挖掘
sklearn与分类算法
导读 众所周知 Scikit learn 以前称为 scikits learn 是一个用于 Python 编程语言的免费软件机器学习库 它具有各种分类 回归和聚类算法 包括支持向量机 随机森林 梯度增强 k means 和 DBSCAN 旨
人工智能
AI
sklearn
分类算法
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