Pima

2020-11-09 Keras 深度学习，糖尿病数据

importnumpyasnpfromkerasimportSequentialfromkeras.layersimportDenseseed=7np.random.seed(seed)dataset=np.loadtxt("H:\BaiduNetdiskDownload\pima-indians-diabetes.csv

隔壁老王_89c2·2024-01-08 21:14

机器学习基础14-算法调参（基于印第安糖尿病Pima数据集）

机器学习的模型都是参数化的，可以通过调参来提高模型的准确度。模型有很多参数，如何找到最佳的参数组合，可以把它当作一个查询问题来处理，但是调整参数到何时为止呢？应该遵循偏差和方差协调的原则。接下来将介绍在scikit-learn中设置机器学习模型最佳参数的方法。1.调整参数对机器学习算法的重要性。2.如何使用网格搜索优化参数？3.如何使用随机搜索优化参数？机器学习算法调参调整算法参数是采用机器学习解

小海聊智造·2023-08-29 16:29

无涯教程-机器学习 - 矩阵图函数

在以下示例中，Python脚本将为Pima印度糖尿病数据集生成并绘制相关矩阵，它可以借助PandasDataFrame上的corr()函数生成，并借助pyplot进行绘制。

Hi无涯教程·2023-08-29 08:51

无涯教程-机器学习 - 箱形图函数

在以下示例中，Python脚本将生成"密度图"，以分配Pima印

Hi无涯教程·2023-08-28 12:40

机器学习基础11-算法比较（基于印第安糖尿病Pima Indians 数据集）

比较不同算法的准确度，选择合适的算法，在处理机器学习的问题时是非常重要的。本节将介绍一种模式，在scikit-learn中可以利用它比较不同的算法，并选择合适的算法。你可以将这种模式作为自己的模板，来处理机器学习的问题；也可以通过对其他不同算法的比较，改进这个模板。在本节将会学习以下内容：如何设计一个实验来比较不同的机器学习算法。一个可以重复利用的、用来评估算法性能的模板。如何可视化算法的比较结果

小海聊智造·2023-08-26 19:34

机器学习基础12-Pipeline实现自动化流程处理（基于印第安糖尿病Pima 数据集）

有一些标准的流程可以实现对机器学习问题的自动化处理，在scikitlearn中通过Pipeline来定义和自动化运行这些流程。本节就将介绍如何通过Pipeline实现自动化流程处理。如何通过Pipeline来最小化数据缺失。如何构建数据准备和生成模型的Pipeline。如何构建特征选择和生成模型的Pipeline。机器学习的自动流程在机器学习方面有一些可以采用的标准化流程，这些标准化流程是从共同的

小海聊智造·2023-08-26 00:03

机器学习基础13-基于集成算法优化模型（基于印第安糖尿病 Pima Indians数据集）

有时提升一个模型的准确度很困难。如果你曾纠结于类似的问题，那我相信你会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。这时你会觉得无助和困顿，这也是90%的数据科学家开始放弃的时候。不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家和大师级数据科学家的差距所在。前面介绍了一系列算法，每种算法都有不同的适用范围。在现实生活中，常常采用集体智慧来解决问题。那么在机器学习中，能

小海聊智造·2023-08-26 00:03

机器学习基础09-审查分类算法（基于印第安糖尿病Pima Indians数据集）

算法审查是选择合适的机器学习算法的主要方法之一。审查算法前并不知道哪个算法对问题最有效，必须设计一定的实验进行验证，以找到对问题最有效的算法。本章将学习通过scikit-learn来审查六种机器学习的分类算法，通过比较算法评估矩阵的结果，选择合适的算法。如何审查机器学习的分类算法？审查算法前没有办法判断哪个算法对数据集最有效、能够生成最优模型，必须通过一系列实验判断出哪些算法对问题最有效，然后再进

玩转AI·2023-08-24 19:24

机器学习之K近邻与支持向量机

2、数据了解和数据准备数据集包含着MASS包里面，一个数据框是Pima.tr，另一个是Pima.te，两个数据框的数据结构都是一样的，我们将他合并，再划分训练集和测试集。

changlugen·2023-08-23 21:42

《机器学习Python实践》读书笔记-数据理解

从数据库中加载，从文件中加载names=['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']df=pd.read_csv('data/pima-indians-diabetes.csv

橘猫吃不胖·2023-08-10 04:20

机器学习基础07-模型选择01-利用scikit-learn 基于Pima 数据集对LogisticRegression算法进行评估

选择合适的模型是机器学习和深度学习中非常重要的一步，它直接影响到模型的性能和泛化能力。“所有模型都是坏的，但有些模型是有用的”。建立模型之后就要去评估模型，确定模型是否有用。模型评估是模型开发过程中不可或缺的一部分，有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。在选择模型时，需要综合考虑以下几个因素：问题类型：首先需要明确问题的类型，是分类问题、回归问题、聚类问题还是其他类型的问题。不

玩转AI·2023-08-07 16:27

机器学习基础08-模型选择02-分类算法矩阵（基于Pima 数据集）

算法评估矩阵（AlgorithmEvaluationMetrics）用于评估机器学习算法在特定任务上的性能。不同的任务可能会使用不同的评估矩阵，因为每个任务的优劣衡量标准都不同。分类算法矩阵分类问题或许是最常见的机器学习问题，并且有多种评估矩阵来评估分类算法。以下几种用来评估分类算法的评估矩阵：·分类准确度。·对数损失函数（Logloss）。·AUC图。·混淆矩阵。·分类报告（Classifica

玩转AI·2023-08-04 20:43

机器学习05-数据准备(利用 scikit-learn基于Pima Indian数据集作数据预处理)

机器学习的数据准备是指在将数据用于机器学习算法之前，对原始数据进行预处理、清洗和转换的过程。数据准备是机器学习中非常重要的一步，它直接影响了模型的性能和预测结果的准确性以下是机器学习数据准备的一些常见步骤：数据收集：首先需要收集原始数据，可以是从数据库、文件、传感器等多种来源获取数据。数据的来源和质量直接影响了后续数据准备的难度和效果。1.数据清洗：数据清洗是指处理数据中的缺失值、异常值和重复值。

玩转AI·2023-08-04 20:12

机器学习06 数据准备-(利用 scikit-learn基于Pima Indian数据集作数据特征选定)

什么是数据特征选定?数据特征选定（FeatureSelection）是指从原始数据中选择最相关、最有用的特征，用于构建机器学习模型。特征选定是机器学习流程中非常重要的一步，它直接影响模型的性能和泛化能力。通过选择最重要的特征，可以减少模型的复杂性，降低过拟合的风险，并提高模型的训练和预测效率。特征选定的过程可以采用以下一些常见的方法：相关性分析：通过计算特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量高

玩转AI·2023-08-03 16:18

机器学习04-数据理解之数据可视化-(基于Pima数据集)

什么是数据可视化?数据可视化是指通过图表、图形、地图等视觉元素将数据呈现出来的过程。它是将抽象的、复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉表达的一种方法。数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据，从中发现模式、趋势、关联和异常，从而作出更明智的决策。数据可视化在各个领域都有广泛的应用，包括商业、科学、工程、医疗、社会科学等。通过可视化数据，我们可以更好地探索数据之间的关系，展示数据的变化趋势，发现数据

玩转AI·2023-08-03 16:48

机器学习03-数据理解(小白快速理解分析Pima Indians数据集)

机器学习数据理解是指对数据集进行详细的分析和探索，以了解数据的结构、特征、分布和质量。数据理解是进行机器学习项目的重要第一步，它有助于我们对数据的基本属性有全面的了解，并为后续的数据预处理、特征工程和模型选择提供指导。数据理解的主要目标包括但不限于以下内容：数据集概览：查看数据集的规模（样本数量和特征数量），了解数据的基本信息。数据质量评估：检查数据集是否存在缺失值、异常值和噪声。缺失值可能影响模

玩转AI·2023-07-29 09:03

Python机器学习之三：数据转换（归一化、标准化、正则化、二值化）

示例使用数据集：PimaIndian数据集我们先导入数据，并将特征与目标划分为X,Y：importpandasaspdimportnumpyasnpfilename='pima_data.csv'dataset

余欲与鱼语渔·2023-06-12 03:16

【Scikit-Learn】k-近邻算法实例

现在我们有一个糖尿病数据集(数据集下载地址：www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database)，共有768个样本、8个特征。

o(*￣︶￣*)o__小肉松·2023-03-10 22:00

数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析

数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦

AOAIYII·2023-03-10 22:58

基于Keras的Python实践 3 chapter 印第安人糖尿病诊断

尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。#数据集由多个医学

wzw12315·2023-01-06 16:34

sklearn 混淆矩阵分析pima 印第安人糖尿病数据

数据链接：FE_pima-indians-diabetes.csv·biabianm/pima-indians-diabetes-Gitee.comimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

Dragon Wu·2022-12-09 15:20

Python机器学习之四：特征选择

本节示例使用数据集：PimaIndian数据集我们先导入数据，并将特征与目标划分为X,Y：importpandasaspdimportnumpyasnpfilename='pima_data.csv'dataset

余欲与鱼语渔·2022-12-06 14:24

项目实战3：Kaggle糖尿病预测

数据链接：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database数据集介绍：该数据集最初来自美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所

IntelligentRS·2022-11-26 11:26

一文搞定机器学习算法

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnspima=pd.read_csv('PimaIndiansdiabetes.csv')#打印关于pima

Alphapeople·2022-11-21 07:29

python预测糖尿病_使用机器学习的算法预测皮马印第安人糖尿病

皮马印第安人糖尿病预测pima_diabetes_analysis_and_prediction文件夹:data-->存储原始样本和数据清洗后的样本data_analysis_after_clean--

weixin_39613433·2022-11-21 07:36

python画logistic拟合曲线_Python sklearn模板实现Logistic回归算法

实战使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集（Pima

weixin_39844515·2022-10-18 07:05

第三章：清洗数据

针对定性数据（数值型数据）1.识别数据中缺失值查看数据具体信息pima.info()查看数据的大小pima.shape统计缺失值pima.isnull().sum()对定量数据进行基本统计性描述（如：均值

了不起的一一·2022-02-20 01:30

数据的思考

PIMA，这四个字母分别代表了解决问题时要考虑的几个纬度。

寒夜行人·2021-05-14 01:56

sklearn预测pima糖尿病

文章目录数据集描述准备工作实验环境和工具预测分析探索性数据分析数据描述可视化分析构建baseline数据预处理离群值处理缺失值处理特征工程数据标准化模型构建与调参优化完整代码数据集描述本数据集内含十个属性列Pergnancies:怀孕次数Glucose：血糖浓度BloodPressure：舒张压(毫米汞柱)SkinThickness：肱三头肌皮肤褶皱厚度(毫米)Insulin：两个小时血清胰岛素(

东流-beyond the label·2021-04-19 22:20

使用决策树预测西瓜类型_使用决策树与随机深林预测糖尿病（python）

（二）代码实例使用决策树预测糖尿病数据源:https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database#diabetes.csv相关数据与代码下载

区锐强·2021-01-15 14:01

python数据预处理实验_PimaIndiansdiabetes-数据预处理实验（一）

尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。3、数据集由多个医学预测变量和一个目标变量组成Outcome。预测

weixin_39805364·2020-12-16 14:12

XGBoost Stopping to Avoid Overfitting(early_stopping_rounds )

下面通过实验来说明这种情况：下面实验数据的来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetes#monitortrainingperf

BYR_jiandong·2020-08-26 13:52

解析导入表和IAT表

DWORDCharacteristics;//0forterminatingnullimportdescriptorDWORDOriginalFirstThunk;//RVAtooriginalunboundIAT(PIMA

hambaga·2020-08-14 16:01

图片文件Exif信息详细说明

文件格式来存储图像.它的规格是由JEIDA来制定的,但是在互联网上还没有开放的文档可供浏览.因此我根据从互联网上所能得到一些开放资料做成了这份Exif格式的描述文档.注:现在我们能得到官方的文档Exif2.1，它来自PIMA

libins·2020-08-10 06:20

机器学习入门04——糖尿病数据预测

数据链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetesp.s.:Kaggle也有一个PracticeFusionDiab

逗创创·2020-08-04 03:02

python实现带l1正则化的逻辑回归，采用sgd。

训练数据去这里取，http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/#!

_吴天德·2020-08-03 09:50

keras学习笔记(一)

模型最佳超参数选择二分类问题参考tutorial-first-neural-network-python-keras数据集Pima+Indians+Diabetes，保存为pima-indians-diabetes.csv

Shaelyn_W·2020-08-03 01:52

3. pima-indians-diabetes.csv 数据文件

#这里附上该文件的的数据内容#直接复制内容、保存到文件即可#如下所示:#1.Numberoftimespregnant#2.Plasmaglucoseconcentrationa2hoursinanoralglucosetolerancetest#3.Diastolicbloodpressure(mmHg)#4.Tricepsskinfoldthickness(mm)#5.2-Hourserumi

姜萌芽·2020-07-31 18:29

Pima印第安人数据集上的机器学习-分类算法（根据诊断措施预测糖尿病的发病）

尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。数据集由多个医学预测变量和一个目标变量组成Outcome。预测变量包括患者的怀孕次数、BMI、胰岛素水平、年龄等。

易悠·2020-07-29 01:13

运行出错 ImportError:cannot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing' 解决办法

特征工程入门与实践》第三章，填充缺失值时，出现问题了#2.填充缺失值fromsklearn.preprocessingimportImputerimputer=Imputer(strategy='mean')pima_imputed

oyall520·2020-07-16 04:44

机器学习：常用数据集汇总

多多收藏、点赞注：其中有些链接是用的他人分享的数据，如果作者不希望这样使用，请私信告诉我，谢谢#pima-indians-diabetes#详情：美国国立糖尿病消化与肾病研究所搜集的皮马印第安部落中21

Dawn_www·2020-07-13 13:31

【机器学习】Pima数据探索--七种武器

七种理解数据的方法简单查看数据审查数据的维度审查数据的类型和属性总结查看数据分类的分布情况统计分析数据理解数据属性的相关性审查数据的分布情况#简单查看数据frompandasimportread_csvfilename='data/pima_data.csv'names

DrCrypto·2020-07-05 16:42

简单的数据可视化

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfilename='pima_data.csv'name

liweiwei1419·2020-07-04 23:58

4. Python 中使用 XGBoost

一、概述本文中的Python例子读取pima-indians-diabetes.csv文件并将其切分成：用于模型训练的训练集、用于模型评测的测试集我们使用训练集训练XGBoost模型然后，使用测试集评测该模型的准确率

姜萌芽·2020-07-04 19:21

数据预处理的四种方式

调整数据尺度（0..）importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#导入数据filename='pima_data.csv'names

liweiwei1419·2020-07-02 10:42

使用决策树和随机森林分析预测糖尿病

使用决策树与随机森林预测糖尿病数据源:https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database#diabetes.csv目的：生成决策树可视化

anbai_keeplearning·2020-07-01 16:01

C语言——PE文件解析（完整版）

也欢迎指正不当之处#include#includeIMAGE_DOS_HEADERDosHeader;PIMAGE_DOS_HEADERpDosHeader;IMAGE_NT_HEADERSNtHeader;PIMA

沭阳·2020-06-30 05:05

SVM模型应用（五）通过随机逻辑回归模型对X特征值进行筛选以提高SVM模型预测

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportsvmfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionmy_matrix=np.loadtxt("D:/data/pima-indians-diabetes.txt

elite666·2020-06-23 06:01

SVM模型应用（三）通过数据归一化改善SVM模型的预测效果

importnumpyasnpfromsklearnimportsvmfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionmy_matrix=np.loadtxt("E:\\pima-indians-diabetes.txt