python之Sklearn库

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  • 0 前言
  • 1. 数据集的预处理
    • 1.0 下载数据
    • 1.1 数据查看
    • 1.2 标签清洗
    • 1.3 标签编码
    • 1.4 数据集得标准化
    • 1.5 构建训练集和测试集
  • 2. 八大分类算法
    • 2.1 K近邻(KNN)
      • 2.1.1 介绍
      • 2.1.2 实现
    • 2.2 朴素贝叶斯算法
      • 2.2.1 介绍
      • 2.2.2 实现
    • 2.3 决策树算法
      • 2.3.1 介绍
      • 2.3.2 实现
    • 2.4 逻辑回归
      • 2.4.1 介绍
      • 2.4.2 实现
    • 2.5 支持向量机算法
      • 2.5.1 介绍
      • 2.5.2 实现
    • 2.6 集成方法 -- 随机森林
      • 2.6.1 介绍
      • 2.6.2 实现
    • 2.7 集成方法 -- Adaboost
      • 2.7.1 介绍
      • 2.7.2 实现
    • 2.8 集成方法 -- 梯度提升树GNBDT
      • 2.8.1 介绍
      • 2.8.2 实现
    • 2.9 大杀器

0 前言

python之Sklearn库_第1张图片

1. 数据集的预处理

1.0 下载数据

python之Sklearn库_第2张图片

1.1 数据查看

python之Sklearn库_第3张图片

1.2 标签清洗

在这里插入图片描述

1.3 标签编码

将字符串映射成整数类型。
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1.4 数据集得标准化

获得0-1标准正态分布
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1.5 构建训练集和测试集

训练 -> 验证 ->测试
python之Sklearn库_第6张图片

2. 八大分类算法

2.1 K近邻(KNN)

2.1.1 介绍

在这里插入图片描述

2.1.2 实现

在这里插入图片描述
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2.2 朴素贝叶斯算法

2.2.1 介绍

在这里插入图片描述

2.2.2 实现

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2.3 决策树算法

2.3.1 介绍

在这里插入图片描述

2.3.2 实现

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2.4 逻辑回归

2.4.1 介绍

在这里插入图片描述

2.4.2 实现

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2.5 支持向量机算法

2.5.1 介绍

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2.5.2 实现

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2.6 集成方法 – 随机森林

2.6.1 介绍

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2.6.2 实现

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2.7 集成方法 – Adaboost

2.7.1 介绍

在这里插入图片描述

2.7.2 实现

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2.8 集成方法 – 梯度提升树GNBDT

2.8.1 介绍

在这里插入图片描述

2.8.2 实现

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python之Sklearn库_第29张图片

2.9 大杀器

python之Sklearn库_第30张图片

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