sklearn使用实例

最近刚接触sklearn,最开始是在最近的一个kaggle的比赛，使用的是线性模型，由于变量引用不清楚，导致了MemoryError的出现，虽然后来解决了问题，但还是说明我的功力不够。于是便决定来记录一下sklearn的使用记录

sklearn实例

线性模型

使用了ggplot库画图

# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import ggplot as gp

x = np.arange(20)
y = x+np.random.random(20)
df = DataFrame({'x':x,'y':y})
clf = LinearRegression()
clf.fit(df[['x']],df[['y']])
y_predict = clf.predict(df[['x']])
out_df = DataFrame({'x':x,'y':y,'y_predict':y_predict.T[0]})
p = gp.ggplot(gp.aes(x='x'),data=out_df)+\
    gp.geom_point(gp.aes(y = 'y'),color='blue')+\
    gp.geom_line(gp.aes(y = 'y_predict'),color='red')+\
    gp.ggtitle('linearModel(blue-real-point,red-predict-line)')

print p

就先写到这里吧，后面的接着更新

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