random_state

KNN分类实例(二元分类)【机器学习算法一KNN1】

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata=make_blobs(n_samples=200,centers=2,random_state
小白拉普拉斯·2020-08-01 09:13

autosklearn 源码理解

self.steps0['categorical_encoding',]1['imputation',Imputation(random_state=None,strategy='median')]2[
数学工具构造器·2020-07-30 19:10

模型融合

好文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61705517一个stacking过程：_N_FOLDS=5#采用5折交叉验证kf=KFold(n_splits=_N_FOLDS,random_state
Royel transformed·2020-07-30 09:58

机器学习sklearn（10）集成分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsx,y=datasets.make_moons(n_samples=500,noise=.3,random_state
又要起名字了·2020-07-28 22:33

scipy.stats 用法

fromscipyimportstatsfromnumpyimportrandomDistributions常用分布可参考本文档结尾处分布可以使用的方法见下列清单data=random.normal(size=1000)stats.norm.rvs(loc=0,scale=1,size=10,random_state
lvla_juan·2020-07-28 03:33

pandas学习之df.sample

ə)l]v采样；取样；n样品官方文档:DataFrame.sample(self:~FrameOrSeries,n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state
非昨·2020-07-28 02:58

Python 随机森林的实现与参数优化

关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客通过n_estimators，random_state，boostrap和oob_score这四个参数了解袋装法的基本流程和重要概念。
程志伟·2020-07-27 19:28

Python 中jupyternotebook中%%time使用报错

出错代码#n_jobs=3，表示只使用3个内核进行计算%%timebagging_clf1=BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(random_state=666
新人王小五·2020-07-27 10:00

Python-matplotlib绘制散点图-plt.scatter-颜色设置（c, cmap）

fromsklearn.datasetsimportmake_classificationX,y=make_classification(n_samples=500,n_features=10,n_classes=5,n_informative=4,random_state
假如我年华正好·2020-07-16 07:14

imbalanced_learn包的使用小记

样本比例大约200：1#Resampledfromimblearn.under_samplingimportRandomUnderSamplerrus=RandomUnderSampler(random_state
OverTheMoon·2020-07-16 04:54

sklearn.bash clone的作用

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.datasetsimportmake_classification#dataset1X1,y1=make_classification(n_classes=2,n_features=5,random_state
Takoony·2020-07-16 04:03

random_state随机种子

random_state相当于随机数种子，你可以先看一下图片中的代码和运行结果来了解它的作用。图中设置了random.seed()就相当于在SVC中设置了random_state。
Nicole_Li1095·2020-07-15 18:44

python sklearn模型中random_state参数的意义

random_state相当于随机数种子random.seed()，其作用是相同的。一.随机数种子代码演示：在1-100中取10个随机数第一段和第二段代码完全相同，都没有设置randomseed。
num270710·2020-07-14 16:08

sklearn 中的Ridge函数

Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,max_iter=None,tol=1e-3,solver=”auto”,random_state
知道不_zkl·2020-07-13 19:40

sklearn中的弹性网函数

normalize=False,precompute=False,max_iter=1000,copy_X=True,tol=1e-4,warm_start=False,positive=False,random_state
知道不_zkl·2020-07-13 19:40

sklearn中的Lasso函数

normalize=False,precompute=False,copy_X=True,max_iter=1000,tol=1e-4,warm_start=False,positive=False,random_state
知道不_zkl·2020-07-13 19:40

sklearn的K折交叉验证函数KFold使用

K折交叉验证时使用：KFold（n_split,shuffle,random_state）参数：n_split:要划分的折数shuffle:每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数random_state
隐者之王·2020-07-13 10:20

python 机械学习之sklearn的数据正规化

fromsklearnimportpreprocessing#导入sklearn的处理函数用于处理一些大值数据x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state
dlm520947·2020-07-13 04:31

数据竞赛（四）模型及调优

learning_rate=0.04,max_depth=6,max_features='sqrt',min_samples_leaf=15,min_samples_split=10,loss='huber',random_state
雪糕cool·2020-07-12 11:51

【机器学习】sklearn.mixture.GaussianMixture

06,max_iter=100,n_init=1,init_params=’kmeans’,weights_init=None,means_init=None,precisions_init=None,random_state
念叨叨小姐·2020-07-12 10:47

机器学习python中train_test_split()函数划分训练、测试数据

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
peachlychee·2020-07-11 14:25

针对python机器学习与实战代码在python3上运行出现的错误分析和warning的修改代码34—38

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnpx=boston.datay=boston.targetx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25,random_state
llx1026·2020-07-11 11:40

【机器学习】Sklearn-cluster聚类方法

n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state
CS青雀·2020-07-09 06:54

划分数据集的方法

导入包：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split2）函数介绍：train_split(*arrays,test_size,train_size,random_state
yiyu_j·2020-07-09 03:43

机器学习工具之交叉验证数据集自动划分train_test_split

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_lable,test_size=0.3,random_state
伊伊note·2020-07-09 03:42

机器学习（4）岭回归sklearn.linear_model.Ridge

sklearn.linear_model.Ridgeclasssklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,max_iter=None,tol=0.001,solver='auto',random_state
voidfaceless·2020-07-08 12:26

机器学习：train_test_split()拆分的略微不足之处！

Y_testd的时候，常常会用到这个方法——train_test_splitX_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.1,random_state
Cost_X·2020-07-08 11:13

python 常见编译错误

f1=open('various_N.txt','a')random_state=170forninrange(2,100):y_pred=KMeans(n_clusters=n,random_state
qnczmf·2020-07-08 10:13

使用OpenCV 与sklearn 构建朴素贝叶斯分类器

1.使用OpenCv构建正太贝叶斯分类器fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_blobs(100,2,centers=2,random_state=1701
Luke Liu·2020-07-07 16:36

几种分类模型训练iris数据集

用几种常见的分类算法对iris数据进行训练，并利K折交叉验证法进行评估K折交叉验证：sklearn.model_selection.KFold(n_splits=k,shuffle=False,random_state
Jepson2017·2020-07-07 06:05

sklearn 随机划分训练集和测试集函数train_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state
会思考的鱼·2020-07-07 04:22

sklearn之OneClassSVM

degree=3,gamma=’auto’,coef0=0.0,tol=0.001,nu=0.5,shrinking=True,cache_size=200,verbose=False,max_iter=-1,random_state
_沉梦昂志·2020-07-07 02:13

Sklearn 将CountVectorizer和TfidfVectorizer相结合

用户文本#user_lable用户标签x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(user_list,user_label,test_size=0.25,random_state
大概是无机物·2020-07-07 00:44

机器学习：数据集划分(包含交叉验证)

并且保持数据分布的一致性，可以使用shuffle缺点：只进行了一次划分，数据结果具有偶然性fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split'''(1)random_state
c.x.y.07.30·2020-07-06 23:50

Scikit-learn API：StratifiedShuffleSplit类 按照数据分层进行抽样

类原型classsklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=None,train_size=None,random_state
Wang_PChao·2020-07-06 22:53

X_train,X_test,y_train,y_test有什么区别？

jiushinayang/article/details/81098186看着这一行代码X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state
周杰伦今天喝奶茶了吗·2020-07-06 18:29

scikit-learn中决策树分类DecisionTreeClassifier参数

max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state
劷鹿·2020-07-06 09:24

sklearn实现支持向量机

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
恪守不渝·2020-07-06 05:29

sklearn中的决策树

max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state
大龄coder·2020-07-06 03:29

决策树——分类决策树

=None,min_samples_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state
小小蒲公英·2020-07-06 02:26

sklearn决策树

max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state
蓝天ing·2020-07-05 01:48

sklearn 中 make_blobs模块使用

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
douminan·2020-07-04 15:19

sklearn.linear_model.LogisticRegression参数说明

sklearn.linear_model.LogisticRegressionLogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
douminan·2020-07-04 14:47

sklearn中的random_state

很多人都把random_state解释为随机数种子。是不是很懵逼？什么是随机数种子？我也不知道什么是随机数种子。
水木小僧·2020-07-01 14:43

scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战

fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs#生成数据centers=[[-2,2],[2,2],[0,4]]X,y=make_blobs(n_samples=60,centers=centers,random_state
奇点Peter·2020-07-01 08:18

python报错：Invalid parameter alpha for estimator Pipeline

原始：pipe=Pipeline([('scaler',StandardScaler()),('mlp',MLPClassifier(max_iter=1600,random_state=38))])params
紫苏Sun·2020-07-01 08:50

scikit-learn机器学习性能评价指标

每条记录100个特征，内容随机生成，代码如下：x,y=datasets.make_classification(n_samples=1000,n_features=100,n_redundant=0,random_state
zourzh123·2020-06-30 19:05

来看看 random_state 这个参数

来看看random_state这个参数SVC(random_state=0)里有参数random_statefromimblearn.over_samplingimportSMOTESMOTE(random_state
Minsta·2020-06-30 06:26

SVM学习笔记（四）——SVM模型实例

程序生成数据集#生成数据集fromsklearn.datasetsimportmake_circlesX,y=make_circles(noise=0.2,factor=0.5,random_state
姚巨龙·2020-06-29 09:17

lightgbm,xgboost 贝叶斯调参实列

lightgbm调参x_train,x_val,y_train,y_val=train_test_split(X_data,Y_data,test_size=0.3,random_state=3)importlightgbmaslgbfromhyperoptimportfmin
卅清·2020-06-29 06:14
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他