Sklearn

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

1.导入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metri
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
辞落山·2025-02-04 10:40

Sklearn 中的线性回归模型

线性回归的数学模型假设单变量回归模型：hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置，而θ1\theta_1θ1就是权重，而x1x_1x1就是特征。线性回归方程的代价函数为：J(θ)=12m∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta)=\f
Cacciatore->·2025-02-03 23:40

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能
CV视界·2025-02-03 17:16

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVC是sklearn.svm模块的一部分，提供了对支持向量机（SVM）算法的实现。SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。
SSeaflower·2025-02-03 09:10

基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序

pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsfromsklearn.model_select
ydlhnust·2025-02-03 07:27

python建模的步骤_python基础教程之Python 建模步骤|python基础教程|python入门|python教程...

#%%#载入数据、查看相关信息importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderprint('第一步：加载
谭俊云·2025-02-03 03:26

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score
qwe352633·2025-02-01 22:37

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
Luzem0319·2025-02-01 09:44

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn
小oo呆·2025-02-01 06:51

基于最近邻数据进行分类

完整代码：importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:30

python保存和调用模型

2.创建文件目录，保存模型importosfromsklearn.externalsimportjoblib#创建文件目录dirs='testModel'ifnotos.path.exists(dirs
sphinxrascal168·2025-01-30 20:07

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_20newsgroups#数据化可视包importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.model_selectio
Jam-Young·2025-01-30 13:29

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库
薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

遗传算法GA特征选择Python

一、遗传算法GA特征选择——代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
明天早下班YEAH·2025-01-29 11:56

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
Luzem0319·2025-01-29 08:26

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。
weixin_30777913·2025-01-29 02:02

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
知识鱼丸·2025-01-28 21:53

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
灵封～·2025-01-28 06:07

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。

导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler
灵封～·2025-01-28 06:06

Python 一个脚本批量安装第三方库

importos#引入os库，os是python自带的库definstall_packages():#将要批量安装的第三方库写进一个列表libs=["numpy","matplotlib","pillow","sklearn
漫漫进阶路·2025-01-28 06:32

Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础（A Beginner‘s Guide） 第1章 一个简单的回归

的接口来实现简单化的过程，优雅的展示我们的代码，已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前，先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
liuhui244·2025-01-26 17:17

sklearn模型评估全景：指标详解与应用实例

sklearn模型评估全景：指标详解与应用实例在机器学习中，模型评估是衡量算法性能的关键步骤。
2402_85758936·2025-01-26 10:23

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测

二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例：fromsklearn.datasetsimportl
加德霍克·2025-01-24 20:00

fit_transform,fit,transform区别和作用

目录前言fit,transform,fit_transform函数介绍函数使用示例前言sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。
浊酒南街·2025-01-24 16:57

机器学习-分类算法评估标准

一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
赛丽曼·2025-01-23 06:36

SVM模型实战1

实战#导入第三方模块fromsklearnimportsvmimportpandasaspdfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearnimportmetrics
浊酒南街·2025-01-23 00:14

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation
weixin_39849054·2025-01-22 10:57

python datasets_python基础之sklearn.datasets

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load
weixin_39897887·2025-01-22 10:57

sklearn.datasets

fromsklearn.datasets.california_housingimportfetch_california_housinghousing=fetch_california_housing
SilenceHell·2025-01-22 09:20

岭回归预测PM2.5

Software:PyCharm#@Desc:天气PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeltraining
qianjinwang·2025-01-22 03:32

异常检测的评价指标：ROCAUC等【tips】

准确率Precision&召回率Recallfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curveprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve
太简单了·2025-01-21 23:29

关于sklearn.svm.SVC与.NuSVC的区别以及参数介绍

.区别SVC与NuSVC是类似的方法，但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式，并且NuSVC可以使用参数来控制支持向量的个数,以下代码默认的是多分类1.SVC#coding:utf-8fromsklearnimportsvmfromnumpyimport
_Magic·2025-01-21 20:00

【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力
蒙娜丽宁·2025-01-21 18:16

使用scorecardpy库计算woe分箱和iv值

woe分箱_iv值计算基于scorecardpy库，乳腺癌数据集importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportscorecardpyasscfromtqdmimportnotebookcancer
亲持红叶·2025-01-20 22:14

pythonnumpy库离线安装_linux Python2.7 离线安装pip、numpy、scipy、sklearn等

服务器是离线的，只能离线安装安装pip1.先安装setuptools下载地址：https://pypi.python.org/pypi/setuptools#downloads将下载后的文件解压，进入到解压后的文件所在的目录执行命令：pythonsetup.pyinstall2安装pip下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads将下载后的文件解压
weixin_39974932·2025-01-20 00:03

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
难以触及的高度·2025-01-19 23:19

python错误：No module named 'sklearn.cross_validation'

调用fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split时，发现错误：Nomodulenamed'sklearn.cross_validation’更改为
小炸鸡钟熊·2025-01-18 18:30

解决 No module named ‘sklearn‘

第一反应是：pipinstallsklearn会出现错误。正确的应该是：pipinstallscikit-learn
lllxzzz·2025-01-18 17:51

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-18 16:10

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X
一叶_障目·2025-01-18 14:53

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法
birdcome·2025-01-18 06:57

python 代码实现了一个条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN），用于生成与给定的理化值相关的光谱数据

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.layersimportAdd
max500600·2025-01-18 02:26
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