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sklearn中的LogisticRegression
sklearn中的逻辑回归接口如下 sklearn linear model LogisticRegression penalty l2 dual False tol 0 0001 C 1 0 fit intercept True inte
sklearn
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logistic regression
sklearn 转换器和预估器
刚学习sklearn时 没分清转换器的fit 和模型训练的fit 还以为是一个 结果学完了回过头来 才发现这些差异 再此记录一下 一 sklearn 转换器和预估器 转换器 Transformers 定义 转换器是一种可以对数据进行某种转换
机器学习
sklearn
人工智能
python
机器学习实战:逻辑回归(3)-Sklearn实现病马死亡率预测
from sklearn linear model import LogisticRegression 函数说明 使用Sklearn构建Logistic回归分类器 Parameters 无 Returns 无 def colicSklear
机器学习实战
sklearn
机器学习
逻辑回归
机器学习:fit,transform,fit_transform区别(附代码)
导论 在机器学习中 我们需要对数据集的数据进行处理 进而使用sklearn库中的一些函数对数据进行数据特征提取 训练模型 其中fit transform fit transform是进行数据的预处理 函数解释 fit Method calc
机器学习
sklearn
python
机器学习之K-means原理详解、公式推导、简单实例(python实现,sklearn调包)
目录 1 聚类原理 1 1 无监督与聚类 1 2 K均值算法 2 公式推导 2 1 距离 2 2 最小平方误差 3 实例 3 1 python实现 3 2 sklearn实现 4 运行 可直接食用 1 聚类原理 1 1 无监督与聚类 在这部
机器学习
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sklearn
机器学习之SVM
文章目录 一 SVM基本介绍 二 SVM工作原理 1 线性支持向量机 数据可分 2 软边距支持向量机 数据不可分 三 sklearn实现SVM 注 SVM涉及距离 需要先数据标准化处理 1 线性SVM LinearSVC 构造函数的参数及默
机器学习
支持向量机
sklearn
Python手册(Visualise)--seaborn
文章目录 数据集 关系图 核心函数 散点图 折线图 分面图 分布图 核心函数 直方图 核密度估计 经验累积分布 地毯图 二元分布 分类图 核心函数 散点图 分布图 统计图 回归图 矩阵图 热力图 聚类图 网格图 分面网格 配对网格 联合网格
Python手册
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Seaborn
逻辑回归介绍及statsmodels、sklearn实操
目录 1 逻辑回归简要介绍 2 statsmodels中实现逻辑回归 3 sklearn实现逻辑回归 3 1 基础案例代码 3 2 样本不平衡问题处理 3 3 LogisticRegression模型参数说明 3 4 模型调优方法 1 逻辑
逻辑回归
python
sklearn
sklearn的make_classification函数生成随机的n类分类
目录 make classification函数生成随机的n类分类问题的简介 示例如下 以下内容为官网内容以及个人的总结 下面有运行的示例 可以结合示例来对此函数进行了解 如需更多知识可以在中文官网查看 sklearn datasets m
数据建模
机器学习
sklearn
人工智能
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机器学习之逻辑回归,代码实现(附带sklearn代码,小白版)
文章目录 前言 一 逻辑回归能够解决什么 二 公式 三 激活函数 四 如何求得w 六 逻辑回归代码实现 五 sklearn demo 总结 前言 虽然名字带有回归 但实际上是一个常用的二分类算法 并且在预测的时候能够提供预测类别的概率 一
机器学习
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sklearn
逻辑回归
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.resha
1 问题 使用sklearn建立模型之后进行预测时出现 Reshape your data either using array reshape 1 1 if your data has a single feature or array
python
sklearn
NumPy
python宽度学习训练后模型的持久化存储和快速调用
在模型训练完成后 我们需要对我们训练出来的模型进行持久性储存 这样既能将我们调参后得到的最佳模型进行存储 还可以方便后期同团队的人进行调用预测 1 原理 此处用到的是sklearn库中的joblib包进行存储和加载 因为宽度学习的类属于自定
机器学习
python
sklearn
人工智能
python-sklearn数据拆分与决策树的实现
python sklearn数据拆分与决策树的实现 前言 一 数据拆分的sklearn实现 1 拆分为训练集与测试集 2 交叉验证法 1 留一交叉验证 2 验证集验证 3 k折交叉验证 4 s折交叉验证 s fold 3 sklearn交叉
数据挖掘
sklearn
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决策树
大数据
Python数据分析-房价预测及模型分析
摘 要 Python数据分析 房价的影响因素图解https blog csdn net weixin 42341655 article details 120299008 spm 1001 2014 3001 5501 上一篇OF讲述了房价
ofter数据科学
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sklearn
机器学习
数据分析
关于K-means的通俗理解
机器学习通俗理解系列 关于knn的通俗理解 文章目录 前言 一 什么是K means 二 什么原理 三 重点 1 K值的选定 2 样本之间的距离 四 优缺点 五 优化进阶 总结 前言 刚学习机器学习的时候免不了百度 问什么是K means
机器学习
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kmeans
数据挖掘
sklearn
sklearn中ValueError: Unknown label type: ‘continuous‘错误解决
ValueError Unknown label type continuous 错误解决 今天在做决策树鸢尾花分类时出现了一个错误 解决方法是 train y后加上astype int 即可
机器学习
sklearn
【实战 01】心脏病二分类数据集
目录 1 获取数据集 2 数据集介绍 3 数据预处理 4 构建随机森林分类模型 5 预测测试集数据 6 构建混淆矩阵 7 计算查全率 召回率 调和平均值 8 ROC曲线 AUC曲线 注 每一章节可以为一个py文件 4 5 6 7写在同一个文
机器学习
人工智能
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超参数优化--随机网格法
随机网格搜索RandomizedSearchCV 在网格搜索时我们提到 伴随着数据和模型的复杂度提升 网格搜索所需要的时间急剧增加 以随机森林算法为例 如果使用过万的数据 搜索时间则会立刻上升好几个小时 因此 我们急需寻找到一种更加高效的超
机器学习
sklearn
python
【xgboost】贝叶斯自动调参代码
工作中 很多场景下会用到xgboost模型 如风控 催收 营销 推荐等待 在用xgboost模型进行模型训练的时候 也经常用贝叶斯自动调参来搜索最优的参数 现在把相关的代码贴出来 供大家参考 目前是支持了xgboost和lightgbm模型
机器学习
推荐算法
sklearn
基于机器学习的油田产油量产量预测 AdaBoost、xgboost、lightgbm 完整代码数据 可直接运行
项目讲解 基于机器学习 knn 逻辑回归 决策树 集成学习 adaboost梯度提升树 SVC xgboost的工业产量预测数据分析可视化 哔哩哔哩 bilibili 基于机器学习XGB svm LGBM knn的 from sklearn
计算机毕设
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机器学习
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油田产油量产量预测
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