sklearn特征选择第16页

机器学习——主成分分析法(PCA)

bw876720687·2023-11-26 18:33

使用Python进行特征选择

在机器学习中，特征选择是从数据集中可用的特征中选择相关和重要特征（变量或属性）的子集的过程。选择特征的目的是通过减少数据的维度，同时保留最具信息性和相关性的特征，来提高机器学习模型的性能。

python收藏家·2023-11-26 18:47

python 交叉验证后获取模型_sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例．#MLPwit

心安乃近·2023-11-26 14:59

划分训练集，验证集和测试集（keras）

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size

瓦碎·2023-11-26 14:59

python训练集_Python 训练集、测试集以及验证集sklearn及手动切分

方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分方法一采用Sklearn包中的sklearn.model

致寿有道·2023-11-26 14:59

利用sklearn划分训练集和测试集

利用sklearn划分训练集和测试集交叉验证（CrossValidation）是常用的机器学习训练手段，可以有效检验一个模型的泛化能力。

蕉叉熵·2023-11-26 14:58

Python 训练集、测试集以及验证集切分方法：sklearn及手动切分

方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分方法一采用Sklearn包中的sklea

阿波拉·2023-11-26 14:21

R语言Lasso回归提取关键特征

Lasso回归是一种经典的特征选择方法，可以用于从众多特征中挑选出对目标变量具有重要贡献的关键特征。以下是用R语言实现Lasso回归提取关键特征的步骤：导入数据首先，需要导入数据集。

Mrrunsen·2023-11-26 13:06

R语言实现Lasso回归

一、Lasso回归Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。

皮肤科大白·2023-11-26 13:32

浅用tensorflow天气预测

1．开发环境（1）Python3.8（2）Anaconda3（3）Tensorflow（4）Numpy（5）Pandas（6）Sklearn先依次安装好上面的软件和包，其中python3.8和Anaconda3

softshow1026·2023-11-26 13:59

支持向量机——SVM原理

SVM——SupportVectorMachine5.11update：拉格朗日对偶问题的推导5.15update：SMO算法推导5.17update：sklearn实现文章目录SVM——SupportVectorMachine

稚与·2023-11-26 12:30

Seaborn-Pairplot多变量图——天池机器学习训练营

天池机器学习训练营task1代码地址代码地址https://blog.csdn.net/sinat_40038284/article/details/111188024##我们利用sklearn中自带的

sinat_40038284·2023-11-26 12:58

阅读记录【NeurIPS2021】Federated Multi-Task Learning under a Mixture of Distributions

FederatedMulti-TaskLearningunderaMixtureofDistributionsLink:https://proceedings.neurips.cc/paper_files

furoto_·2023-11-26 08:28

ransac 算法python源码实现

/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesimportnumpyasn

cheng.li@3D_Vision·2023-11-25 17:21

数据科学和人工智能技术笔记十三、树和森林

十三、树和森林作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0Adaboost分类器image#加载库fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasets

布客飞龙·2023-11-25 16:26

python 残差图_利用matplotlib绘制多元自变量的回归残差

我使用了一种特征选择方法来选择前10个最重要的特性，所以我不想使用48个自变量，而是要集中在10个。

weixin_39829166·2023-11-25 15:21

KNN（K邻近）分类算法 —— 代码简洁

借助sklearn机器学习工具库代码比较简洁易懂，内有详细的解释和步骤。直接复制，带入数据，进行调用，即可出结果。

Imp_北溟·2023-11-25 14:07

《机器学习实战》(一) —— kNN

算法法一：使用自己写的简易的kNN算法法二：使用sklearn提供的kNeighborsClassifiers资料Jack-Cherish笔记《机器学习实战》kNN步

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

目前网上大多这类教程对新手都不友好，要么直接调用Sklearn包，要么满篇抽象枯燥的算法公式文字，看这些教程你很难入门，而真正适合入门的手写Python代码教程寥寥无几。

Python进阶者·2023-11-25 14:05

机器学习探索计划——数据集划分

文章目录导包手写数据划分函数使用sklearn内置的划分数据函数stratify=y理解举例导包importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs

FeatherWaves·2023-11-25 14:34

Tabular特征选择基准

为了防止在后续的下游建模中过拟合，数据科学家通常使用自动特征选择方法来获得特征子集。Tabular特征选择的现有基准建立在经典的下游模型，合成的toy数据集上。

tzc_fly·2023-11-25 13:33

决策树学习

DT学习通常包括3个步骤：特征选择、DT的生成与DT的修剪。DT的生成只考虑局部最优，而DT的剪枝

MusicDancing·2023-11-25 11:14

TensorFlow HOWTO 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearn.datasetsasdsimportsklearn.model_selectionasms

布客飞龙·2023-11-25 08:10

03 kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

video.mugglecode.com/data_ai.zip，下载压缩包后解压即可（数据源与上节课相同）#-*-coding:utf-8-*-"""任务：鸢尾花识别"""importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfroms

夏威夷的芒果·2023-11-25 06:32

2023亚太杯数学建模竞赛C题详细代码解析建模

TheDevelopmentTrendofNewEnergyElectricVehiclesinChina中国谈新能源电动汽车的发展趋势第一问部分：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportSt

DS数模·2023-11-24 21:14

机器学习训练营机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测学习笔记

学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：添加链接描述一、学习知识点概要1、了解逻辑回归的理论；2、掌握逻辑回归的sklearn

yan冰·2023-11-24 19:03

机器学习---SVM一些简单的例子（XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、正则化参数、RBF核参数组合）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmxx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:02

机器学习第13天：模型性能评估指标

折交叉验证留一交叉验证混淆矩阵精度与召回率介绍精度召回率区别使用代码偏差与方差介绍区别交叉验证保留交叉验证介绍将数据集划分为两部分，训练集与测试集，这也是简单任务中常用的方法，其实没有很好地体现交叉验证的思想使用代码#导入库fromsklearn.model_selectionimporttr

Nowl·2023-11-24 16:06

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用K-means实现聚类任务1.1认识聚类算法使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。1.2聚类算法在现实中的应用用户画像、广告推荐、DataSegmentation、搜索引擎的流量推荐、恶意流量识

Le0v1n·2023-11-24 15:41

5 决策树(python代码)

包括特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

奋斗的喵儿·2023-11-24 10:45

机器学习之决策树

Outline1.算法思想2.概念解释3.SklearnCodePart1算法思想一堆数据，依次根据不同的item依次进行展开分支，如下图所示。

Ob_la_di·2023-11-24 10:44

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

Talkischeap,showUthecode.该源码注释比较全面，需要对SKlearn有一定的了解，当然，你也可以把它视作黑箱，做个调包侠也是大侠。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

手写数字可视化_Python数据分析与可视化

数据在sklearn中，包含近2000份8x8的手写数字缩略图。

阿松爱睡觉·2023-11-24 08:03

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim示例代码：importjiebaimportpandasaspdfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecfromgensimimportcorpora

IT之一小佬·2023-11-24 06:35

sklearn中的TfidfTransformer和gensim中的TfidfModel的区别

sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer和gensim.models.TfidfModel都是用于计算文本数据的TF-IDF值的工具。

lantx_SYSU·2023-11-24 06:20

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.externals.six‘解决

解决办法模块sklearn.externals.six在scikit-learn0.23及以后的版本中被删除。要使用它，您必须降级到0.22版。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:59

机器学习——1.Sklearn：特征工程

目录scikit-learn数据集API介绍sklearn小数据集sklearn大数据集sklearn数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

sklearn中的神经网络

目录概述softmax概述在机器学习中，我们建模，将特征矩阵输入模型中，然后算法为我们输出预测结果。只不过在人脑中，数以亿计的神经细胞相互链接来构建一个生物神经网络（一个神经细胞当然可以和众多个神经细胞相连），我们的机器学习中，往往只有一个模型或者一种算法在运行。人脑通过构建复杂的网络可以进行逻辑，语言，情感的学习，相信模拟这种结构的机器也可以有很强大的学习能力，于是人工神经网络应运而生。神经网络

kongqing23·2023-11-24 05:51

sklearn专题四：降维算法

目录1概述1.1从什么叫“维度”说开来2PCA与SVD2.2重要参数n_components2.2.1迷你案例：高维数据的可视化2.2.2最大似然估计自选超参数2.2.3按信息量占比选超参数2.3PCA中的SVD2.3.1PCA中的SVD哪里来？2.3.2重要参数svd_solver与random_state2.3.3重要属性components_2.4重要接口inverse_transform2

Colorfully_lu·2023-11-24 05:50

关于sklearn的：还可能是网络的问题？？？

前提：安装sklearn需要numpy、scipy等库（这个自行搜索）昨天安装numpy、scipy很快，一会就好了，然后安装sklearn一直报错，还以为是版本问题。

zr_xs·2023-11-24 05:19

聚类笔记/sklearn笔记：Affinity Propagation亲和力传播

1算法原理1.1基本思想将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心。1.2主要概念Examplar聚类中心similarityS(i,j)相似度一般使用负的欧式距离，所以S(i,j)越大，表示两个点距离越近，相似度也就越高Pre

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:08

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。KMeans算法将一组样本分成不相交的簇，每个簇由簇中样本的平均值描述。这些平均值通常称为簇的“质心”；注意，质心通常不是样本点，尽管它们存在于相同的空间中。KMeans算法旨在选择最小化惯性或称为群内平方和标准的质心：1.

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

成为AI产品经理——模型构建过程(上)

目录一、背景1.对内2.对外二、模型构建过程1.模型设计2.特征工程①数据清洗②特征提取数值型数据标签/描述类数据特征非结构化数据（处理文本特征）网络关系型数据③特征选择④训练集/测试集一、背景虽然产品经理不需要参与到模型构建工作中

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:37

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

1算法介绍一种基于质心的算法通过更新候选质心使其成为给定区域内点的均值候选质心的位置是通过一种称为“爬山”技术迭代调整的，该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降“通过计算漂移向量，然后把球圆心x的位置更新一下求解一个向量，

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

天猫用户重复购买预测之建模优化

特征优化目的：优化数据，接近模型上限fromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreasAUCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

张先生-您好·2023-11-24 01:42

Sklearn实践——利用Scikit-learn进行机器学习模型构建和评估

Scikit-learn（简称Sklearn）是Python中最受欢迎和广泛应用的机器学习库之一。它提供了丰富的工具和函数，用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和模型评估等。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:55

机器学习笔记

数据集获取sklearn.datasets.load_*()获取小规模数据集fetch_*(data_home=None)获取大规模数据集，data_home表示目录，可不指定实例1：获取鸢尾花数据集sklearn.datasets.load_iris

提子同学是我·2023-11-23 08:17

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

目录正文评论区参考链接正文Sklearn.metrics下面的r2_score函数用于计算R²（确定系数：coefficientofdetermination）。

赵孝正·2023-11-23 00:00

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