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sklearn 随机森林(Random Forest)多分类问题
模型 随机森林是集成学习算法的一种 sklearn更多的集成学习算法 RandomForestClassifier 参数详解 重要的参数有基分类器的个数 n estimators 特征选择算法 critirion 单个决策树的最大深度 ma
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机器学习
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决策树
算法
机器学习之朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)原理和实现
目录 一 贝叶斯理论 二 实战朴素贝叶斯 实战朴素贝叶斯1 实战朴素贝叶斯3 三 scikit learn中朴素贝叶斯的分类算法的适用 四 贝叶斯算法的优缺点 一 贝叶斯理论 贝叶斯模型 现在我们来看一下怎么操作 假设我有m个样本数据 这大
机器学习
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Sklearn通过precision_recall_curve获取F1最大值
20220718 平时为了查看分类器的性能 会利用precision recall curve来获取精确率和召回率 并且计算F1的最大值 通过阈值的问题 查看分类器的最高性能 代码如下 然后计算 precision recall thres
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人工智能
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预测波士顿房价-线性回归(Ridge)
预测波士顿房价 线性回归 Ridge 1 数据集 使用的是sklearn datasets load boston 该数据集是一个回归问题 每个类的观察值数量是均等的 波士顿数据集506个样本 13个特征变量 CRIM 城镇人均犯罪率 ZN
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机器学习
1.k-近邻算法(KNN)
概念 根据你的 邻居 判断你的类别 流程 KNN api 初步使用 机器学习流程 Scikit learn工具 安装 pip3 install scikit learn 0 19 1 注 需要Numpy Scipy等库的支持 Python
机器学习算法入门
近邻算法
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[Python+sklearn] 计算混淆矩阵 confusion_matrix()函数
python sklearn 计算混淆矩阵 confusion matrix 函数 参考sklearn官方文档 sklearn metrics confusion matrix 功能 计算混淆矩阵 以评估分类的准确性 关于混淆矩阵的含义 见
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混淆矩阵
使用sklearn中的KNN以及自己编写的纯python原生KNN对鸢尾花数据集进行最近邻分类
日期 2022 8 28 功能 调用 scikit learn 自带 KNN 分类器对鸢尾花数据集进行分类 自己编写 KNN 分类器对鸢尾花数据集进行分类 对 K 的取值对于准确率的影响进行分析 数据集 Iris鸢尾花数据集 包含 3 类分
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分类
【机器学习 - 2】:数据集的处理
文章目录 训练集和数据集分离 获取最优模型 超参数 寻找最优模型 网格搜索的使用 训练集和数据集分离 训练集和数据集分离的原理 当我们获取一个数据集时 我们需要将其一小部分拿出来作为测试集 剩余的作为训练集 例如对于一个训练集 将其20 作
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sklearn
Python不平衡数据处理库imblearn安装和使用
一般直接pip安装即可 安装不成功可能是因为 没有安装imblearn需要的Python模块 对应安装即可 pip install U imbalanced learn imblearn中的过采样方法 Over sampling metho
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C均值(K-means)聚类算法 实验
文章目录 一 实验目的 二 实验原理 三 实验内容 四 实验步骤 1 1 随机创建100个样本的二维数据作为训练集并画出训练样本的散点图 1 2 3 进行聚类并画出聚类结果的散点图 2 1 导入iris数据集数据 2 2 3 进行聚类并画出
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算法
sklearn
python编译报错 ImportError: cannot import name ‘jaccard_similarity_score‘
报错如下 问题代码 import numpy as np from sklearn metrics import jaccard similarity score y pred 0 2 1 3 y true 0 1 2 3 print ja
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20张原版Python科学速查表,数据分析不再是难题
1 Python基础 2 Pandas基础 3 Numpy基础 4 PySpark基础 5 数组排序算法 6 scikit learn算法小抄 内容就不给大家一一自行领取哦
Python资料
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人工智能
python
jupyter notebook 导出 markdown文件格式
jupyter notebook 导出 markdown文件格式 原本jupyter notebook 里面自带的可以选择导出为markdown格式 但是下载之后文件总是打不开 只能另寻他法 方法 第一步 安装nbconvert pip i
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图像识别
关于logisticregression.fit()报错str‘ object has no attribute ‘decode‘的解决
先上图 这是听的课里的运行代码之后的效果图 然后代码也是源码 但是在我的机器上一直报错 报错提示 str object has no attribute decode 错误的位置是在logisticregression fit 这里 我上网
每次自闭又解闭
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人工智能
sklearn中主成分分析PCA参数解释
主成分分析一般用于数据降维 在应用主成分分析包scikit learn时注意以下四点 1 用pca components 可以获取特征向量 且特征向量为行向量 例如W pca components 0 或W pca components 0
函数参数
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用sns.pairplot()做特征工程
用sns pairplot 做特征工程 链接 机器学习11 用sns pairplot 做特征工程
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人工智能
机器学习之数据处理过程小知识+参考网址集合
机器学习之数据处理过程小知识 画图 fig ax plt subplots 的理解 这个fig ax plt subplots 的意思是 建立一个fig对象 建立一个axis对象 不然要用更复杂的方式来建如下 fig plt figure
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机器学习集锦
sklearn机器学习——day07
无监督学习 聚类 分类 聚类算法又叫做 无监督分类 其目的是将数据划分成有意义或有用的组 或簇 sklearn当中的聚类算法 有两种表现形式 类 函数 KMeans是如何工作的 重要参数n clusters n clusters是KMean
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聚类
特征筛选1——根据方差筛选(单变量筛选)
根据给定方差的阈值 删除掉值变化小的维度 以此降低数据规模 当把阈值设置为0的时候 就会删除没有变化的数据 示例 import numpy as np from sklearn feature selection import Varian
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特征工程
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人工智能
Python vitualenv环境下用pyinstaller打包exe程序,及报错解决:No module named ‘sklearn.metrics,xgboost.libpath
问题 之前直接用命令打包 默认的是系统的python环境 没有用到虚拟环境 打包出来会特别大一个多G 1 cd E Users 13626 PycharmProjects pythonProject3 venv Scripts 虚拟环境项目
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开发语言
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