random_state 第2页

python生成香蕉形数据集

fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpX,Y=make_moons(n_samples=2000,shuffle=True,noise=0.15,random_state

Hooddi·2023-03-29 22:25

2022-07-21

sil=[]foriinrange(2,11):kmeans=KMeans(n_clusters=i,init='k-means++',random_state=123)#分成2-10群，分别计算silhouette

N风起了·2023-03-27 14:15

random_state = 42

————百度百科这些教条的东西看到就头大意思就是设置一个随即数种子，能将每次输出的随即数序列都一样相信大家一定见过这行代码random_state=42为什么大佬们都把rand

乾光·2023-03-15 01:14

聚类、分类

importnumpyasnp>>>X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],...[4,2],[4,4],[4,0]])>>>kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state

Jeriah·2023-03-13 14:34

python数据样本不平衡处理

#将数据拆分为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state

钢能锅·2023-03-13 10:33

K-means聚类及Python实战

一、参数与方法scikit-learn中用于进行k-means机器学习的类是sklearn.cluster.KMeans，它所涉及的参数有超过10个之多，但是最常用的其实就是n_clusters和random_state

惑也·2023-03-10 15:03

波士顿房价预测 ---线性回归实现

.获取数据data=load_boston()#2.数据集划分x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(data.data,data.target,random_state

H A I·2023-02-27 19:31

关于Python的ARCH包（十）

1.9.1正态分布classarch.univariate.Normal(random_state=None)[source]ARCH模型中的标准正态分布bounds(resids)[source]Parameters

liuxoxo·2023-02-06 16:21

常见机器学习算法的使用

fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris()k=5#确定聚类中心kmeans_model=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=4,random_state

桃栀．ら·2023-02-04 21:57

逻辑回归sklearn实现

LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state

kity_8322·2023-02-03 11:31

DataFrame的行数和列数计算

从dataframe中抽取一些数据：data.sample(n=1000,replace=False,random_state=666)

小汤圆er9·2023-02-02 00:20

python分类模型_Python分类模型构建

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_spliteg:X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state

weixin_39739661·2023-01-30 11:32

SVM,SVC,SVC之间的区别

今天开始做svm的入门项目，训练时用到的代码如下#对数据进行训练fromsklearn.svmimportSVCclassifier=SVC(random_state=0)classifier.fit(

陈菜菜想当生信工程师！·2023-01-29 16:45

机器学习决策树算法泰坦尼克号乘客生存预测

2.3.2网站显示结构3决策树总结4小结1决策树算法apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state

赵广陆·2023-01-28 07:12

机器学习第2集——回归决策树DecisionTreeRegressor() 附案例

max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state

致力于成为卷王·2023-01-19 18:08

sklearn如何保存模型

问题用sklearn训练的模型，如何将其参数保存，方便下次调用模型gbr=GBR(random_state=1412)#实例化gbr.fit(X,y.ravel())#训练模型方法常用方法joblib和

斐硕人·2023-01-17 16:35

HuaPu在学：机器学习——sklearn【随机森林】

随机森林文章目录随机森林一、集成算法二、RandomForestClassifier[控制基评估器的参数][n_estimators][random_state][bootstrap&oob_score

四号花圃·2023-01-16 17:09

机器学习中的random_state参数

原因：为什么需要用到这样一个参数random_state（随机状态）？

天边一坨浮云·2023-01-16 15:45

随机数种子42

random_state=

潇洒哥~·2023-01-15 15:43

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. 问题解决和数据平衡问题...

fromimblearn.over_samplingimportSMOTE#导入SMOTE算法模块#处理不平衡数据sm=SMOTE(random_state=122)#处理过采样的方法X,y=sm.fit_sample

ahnstgliq07878636·2023-01-13 05:12

kMeAnS代码

kmeans数据集fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#自己创建数据集X,y=make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,random_state

吓得我泰勒都展开了·2023-01-11 11:19

Python机器学习：随机抽样函数sample()划分数据集

#划分训练集train_data=data.sample(frac=0.8,random_state=0)#测试集test_data=data.drop(train_data.index)代码讲解：frac

紫昂张·2023-01-09 14:17

kmeans学习笔记轮廓系数以及使用KMeans做矢量量化

fromsklearn.clusterimportKMeanscluster=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(X)y_pred=cluster.labels_color

weixin_45271076·2023-01-08 16:06

决策树生成、决策树可视化、决策树算法api、泰坦尼克号乘客生存预测案例代码

一、决策树算法apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)

learning-striving·2023-01-08 13:52

Python下pandas随机获取DataFrame中的数据

而我需要随机从中选取一部分时，可以使用DataFrame中的sample方法，进行随机选取DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state

南阜止鸟·2023-01-08 08:21

PandasDataframe.sample()使用介绍

DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)参数n：这是一个可选参数

斯特兰奇·2023-01-08 08:20

Pandas - 10.4 多个分组聚合

多个分组importpandasaspdimportseabornassnstips_10=sns.load_dataset('tips').sample(10,random_state=42)print

陈天睡懒觉.·2023-01-07 16:53

3.knn-数据分割-留出法，交叉验证法和自助法

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state

C--G·2023-01-07 15:46

python svm原理和实现，svm相关算法

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#这里我们创建了50个数据点，并将它们分为了2类x,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state

医学小达人·2023-01-06 16:02

sklearn.model_selection中train_test_split()函数

用于将数组或矩阵划分为训练集和测试集，函数样式为：X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_target,test_size,random_state

丿一叶秋丶·2023-01-05 20:53

sklearn中train_test_split()函数用法

随机客观的划分数据，减少人为因素完整模板：train_X,test_X,train_y,test_y=train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state

richardxp888·2023-01-05 20:23

sklearn.model_selection.train_test_split函数

函数原型sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,test_size=None,train_size=None,random_state=None

不负韶华ღ·2023-01-05 20:23

sklearn中train_test_split里，参数stratify含义解析

features'和'result'数据切分成训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(features,result,test_size=0.2,random_state

天青色的瓷·2023-01-05 20:22

机器学习sklearn.model_selection.train_test_split函数使用

train_test_split(*arrays,**options) 如：X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state

纳兰瑞雪·2023-01-05 20:18

gensim机器学习模块

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classification#导入训练集X,y=make_classification(n_samples=1000,n_features=4,n_informative=2,n_redundant=0,random_state

超超是超超·2023-01-05 10:45

sklearn-降维算法

PCAclasssklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power=’auto’,random_state

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

sklearn-逻辑回归

linear_model.LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

决策树算法

我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.dot文件；DecisionTreeClassifier初始化中的random_state

无风听海·2023-01-01 08:48

TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘n_folds‘

应将上述代码修改为：kf=KFold(n_splits=3,shuffle=False,random_state=1)就不会报错了：

caroline_richboom·2023-01-01 07:28

sklearn.datasets中的几个函数make_moons(), make_circles(), make_classification()

1、make_moons()sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state=None)制作月亮型数据

佛系小狼·2022-12-26 22:18

make_moons函数

生成半环形数据sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state=None)参数：n_samples

Mr.Jcak·2022-12-26 22:16

make_moons的用法

sklearn.datasets.make_moons.html语句：sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100,shuffle=True,noise=None,random_state

sinat_35546406·2022-12-26 22:45

sklearn.datasets.make_circles（）函数和make_moons()函数

sklearn.datasets.make_circles（n_samples=100，shuffle=True，noise=None，random_state=None，factor=0.8)作用：在

zjz_xn·2022-12-26 22:07

sklearn中的make_moons函数使用

主要参数作用如下：n_numbers:生成样本数量shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声random_state:生成随机种子，给定一个

萧寒-秦月·2022-12-26 22:35

sklearn中的datasets.make_moons函数

make_moons是函数用来生成数据集fromsklearnimportdatasetsx,y=datasets.make_moons(n_samples=800,noise=0.3,shuffle=True,random_state

Amanda_JIDAN·2022-12-26 22:03

sklearn中的make_moons函数

sklearn.datasets.make_moons()生成数据集主要参数作用如下：n_samples:生成样本数量shuffle:是否打乱，类似于将数据集random一下noise:默认是false，数据集是否加入高斯噪声random_state

泮城～烟沙·2022-12-26 22:33

pandas随机打乱数据

调用接口df.sample(n,frac,replace,weights,random_state,axis)例如：df=pd.read_csv('xxx.csv')df.sample(frac=1.0

fly_Xiaoma·2022-12-25 20:45

Pandas-sample随机抽样详解

语法格式介绍：DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)参数说明：

芋头乖乖~·2022-12-25 09:47

target is multiclass but average='binary'. please choose another average setting.

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportf1_scoreregressor=DecisionTreeClassifier(random_state

天青色的瓷·2022-12-25 04:37

决策树算法（五）

9.决策树算法APIclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)

王涛涛.·2022-12-24 18:07

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