sklearn特征选择

有监督学习线性回归

x_data=[[6000,58],[9000,77],[11000,89],[15000,54]]#样本特征数据y_data=[30000,55010,73542,63201]#样本目标数据fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression
在路上哟～·2023-11-02 03:08

python transform_Python中的fit(),transform()区别

其实题目应该是这样的：Python：sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别。
weixin_39961636·2023-11-02 02:31

sklearn学习 — 数据集

sklearn数据集1.数据集的划分训练集：（占数据集比重高）用于训练，构建模型测试集：在模型评估时使用，检验评估模型是否有效训练集测试集建立模型评估模型75%~~25%sklearn数据集划分api：
_aLIEz·2023-11-01 23:51

绘制决策树的决策空间

reference:scikit-learn决策树算法类库使用小结fromitertoolsimportproductimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier
Avalonist·2023-11-01 20:16

特征工程实践总结

其中主要包括了数据认知，数据清洗，特征构建，特征选择四个部分。数据认知：基于实际业务场景理解数据内容，发现数据与研究问题的关系。数据清洗：对数据进行规整，移除重复变量、处理缺失、异常数据等。
caomengsi·2023-11-01 14:53

机器学习(六)构建机器学习模型

其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。
大模型Maynor·2023-11-01 10:51

python

```pythonimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdefloadData
璞玉牧之·2023-11-01 10:32

机器学习实验七：决策树-基于信贷数据集，使用sklearn中相关库实现决策树的构造

决策树-基于信贷数据集，使用sklearn中相关库实现决策树的构造如下图数据集，住房(1表示拥有住房，0表示没有住房);婚姻(0表示单身1表示已婚，2表示离异);年收入一栏中单位为1000元;(拖欠贷款一栏
Blossom i·2023-11-01 06:57

KNN算法说明以及sklearn 中 neighbors.KNeighborsClassifier参数说明

文章目录:rose:KNN:rose:sklearn中neighbors.KNeighborsClassifier参数说明KNN概念k-近邻算法（k-NearestNeighbouralgorithm）
一年又半·2023-11-01 03:44

sklearn.model_selection.learning_curve

本文是对scikit-learn.org上函数说明一文的翻译。包括其引用的用户手册-learning_curve函数签名Signature:learning_curve(estimator,X,y,*,groups=None,train_sizes=array([0.1,0.325,0.55,0.775,1.]),cv=None,scoring=None,exploit_incremental_l
悠扬前奏·2023-10-31 22:25

spyder环境下安装xgboost的方法及常见错误

Xgboost一般和sklearn一起使用，但是由于sklearn中没有集成Xgboost，所以才需要单独下载安装。问题描述：xgbo
远方上&肖·2023-10-31 20:35

labelme标注的json数据集转换成coco数据集

软件标注的json文件，把图像和json单个文件生成coco训练的格式importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitnp.random.seed
吃肉不能购·2023-10-31 18:25

解决Pycharm中下载不了sklearn问题

下载过程当你使用Pycharm下载sklearn时，会出现下载失败的问题，本人一开始以为是镜像源的问题；更换了清华的镜像源进行下载，还是出现下载失败的问题。
Alin—林·2023-10-31 18:50

关于pycharm下载sklearn时遇到的一些问题

1、以前一直没注意有关虚拟环境（venv）的问题由于以前在pycharm里pip下载包和库的时候没注意过本地全局环境和虚拟环境的问题，导致现在打开关闭项目总要很久。要切换为虚拟环境：1.1、首先在创建项目的时候要选择创建虚拟环境（pycharm创建的名字默认都是venv）1.2、然后使用cd命令切换到你的项目路径1.3、输入：activatevenv就能切换到虚拟环境，然后在里面pip下载依赖和包
暗雾飘扬·2023-10-31 18:49

python下载sklearn安装包

找到项目这一栏，有一个python解释器然后点击左上方的一个+号，（你不要直接搜sklearn，你下载这个包，你import导入的时候，还是会报错）下一步我们搜索scikit-learn然后下载scikit-learn1.2.21.2.2
flendaxujia·2023-10-31 18:17

sklearn适配版本

cycler0.11.0fonttools4.31.2jieba0.42.1joblib1.3.1kiwisolver1.4.4matplotlib3.5.2mysql-connector-python8.0.30numpy1.22.4packaging23.1pandas2.0.3Pillow10.0.0pip23.1.2psutil5.9.5py4j0.10.9.5pyparsing3.1.0
MARSERERER·2023-10-31 11:02

01_sklearn,安装sklearn，软件环境要求，第三方发行版

安装最新版本Scikit-learn要求:Python(>=3.5)Python(>=3.5)NumPy(>=1.11.0)SciPy(>=0.17.0)joblib(>=0.11)Scikit-learn绘图功能(即，函数以“plot_”开头，需要Matplotlib(>=1.5.1)。一些scikit-learn示例可能需要一个或多个额外依赖项:scikit-image(>=0.12.3)、p
涂作权的博客·2023-10-31 11:30

在python中安装指定版本的sklearn库

先将原版本的sklearn版本在cmd中卸载：pipuninstallsklearnpipuninstallscikit-learn检查一些pip中是否还有与sklearn有关项：piplist安装指定版本的
A张馨雨·2023-10-31 11:28

【Scikit-Learn 中文文档】模型评估: 量化预测的质量 - 模型选择和评估 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/model_evaluation.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org
那伊抹微笑·2023-10-31 08:18

Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 无监督学习2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型

一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance
EdVzAs·2023-10-31 02:53

机器学习基础 维基翻译 保序回归 随机森林 Pipeline处理 及简单的sklearn例子 分类：机器学习Sklearn

Isotonicregression(保序回归)Innumericalanalysis,isotonicregression(IR)involvesfindingaweightedleast-squaresfitxtoRnwithweightsvectorwtoRnsubjecttoasetofnon-contradictoryconstraintsofthekindxi>=xj.(x分量保序)S
meng_shangjy·2023-10-31 02:20

风控学习：基于逻辑回归构建一张简单的评分卡

3.数据集和代码已经上传，点击下载下载链接导入相关包importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk
爱挠静香的下巴·2023-10-31 02:45

sklearn中的逻辑回归

目录逻辑回归1.1逻辑回归概述1.2为什么需要逻辑回归1.3sklearn中的逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归
Lennng·2023-10-31 02:44

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver
`AllureLove·2023-10-31 02:42

【PCA降维】在人脸识别中的应用

首先导入人脸数据集和相关的模块：fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_people#人脸数据集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnp
数字生命Allen·2023-10-31 02:37

机器学习算法④—【随机森林】超参数调优实现更高预测准确率

接下来我们来实现这种算法：首先导入模块：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据集划分fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier
数字生命Allen·2023-10-31 02:07

如何绘制【逻辑回归】中threshold参数的学习曲线

首先导入相应的模块：fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionasLRfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_s
数字生命Allen·2023-10-31 02:36

python几种库的安装

库使用清华大学的pandas镜像进行安装：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepandas查看是否安装完成python-mpiplist2.sklearn
ADoubleLiu·2023-10-30 14:32

Pytorch L1,L2正则化

影响模型参数：L1正则化倾向于将一些模型参数压缩为0，从而实现特征选择和稀疏性。因此，它可以用于特征选择和模型简化。其他特点：由于L1正则化的非光滑性，优化问题在参数接
艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:52

【零基础学习机器学习】线性回归

目录线性回归介绍求W值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式
why do not·2023-10-30 12:08

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score
Perley620·2023-10-30 12:04

day2-简单线性回归（Simple Linear Regression）

step2:用训练集匹配简单的线性模型（使用sklearn.linear_modle的LinearRegression类，然后在使用LinearRegression类的regressor对象，再用LinearRegression
卡拉肖克璠·2023-10-30 11:09

逻辑回归介绍及statsmodels、sklearn实操

目录1、逻辑回归简要介绍2、statsmodels中实现逻辑回归3、sklearn实现逻辑回归3.1基础案例代码3.2样本不平衡问题处理3.3LogisticRegression模型参数说明3.4模型调优方法
sikadeerlu·2023-10-30 07:28

机器学习 | 决策树算法

2、树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果3、决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决
西皮呦·2023-10-30 05:29

统计学习方法 决策树

文章目录统计学习方法决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3算法C4.5的生成算法决策树的剪枝CART算法CART回归树的生成CART分类树的生成CART剪枝统计学习方法决策树阅读李航的《统计学习方法
Air浩瀚·2023-10-30 04:14

决策树的优缺点

但请注意，sklearn中的决策树模块不支持对缺失值的处理。3.使用树的成本（比如说，在预测数据的时候）是用于训练树的数据点的数量的对数，相比于其他算法，这是一个很低的成本。
勇者1108·2023-10-30 04:44

机器学习：特征选择

目录简介FilterFilter1.去掉取值变化小的特征（Removingfeatureswithlowvariance）Filter2.单变量特征选择(Univariatefeatureselection
switee·2023-10-30 02:08

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
weixin_39809140·2023-10-30 02:08

机器学习基础：特征选择

目录1.需要特征选择的原因2.特征选择的方法2.1Wrappers包装法2.1.1可实现的Wrapper方法：sequentialforwardselection（贪心法）2.1.2可实现的Wrapper
小羊和小何·2023-10-30 02:07

机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？

一、引言特征选择在机器学习中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们从大量的特征中挑选出对目标变量具有最大预测能力的特征。
笑不语·2023-10-30 02:36

python特征选择的过程_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。
weixin_39916355·2023-10-30 01:49

2019-06-10

用户画像的流程、方法数据处理中的LabelEncoder和OneHotEncoder总结对比sklearn.preprocessing中LabelEncoder和OneHotEncoder区别数据预处理之独热编码
T_129e·2023-10-30 00:54

机器学习-44-Transfer Learning(迁移学习)

TargetDatalabelled&SourceDatalabelledModelFine-tuning(模型微调)ConservativeTraining(保守训练)LayerTransfer(层迁移)MultitaskLearning
迷雾总会解·2023-10-29 20:51

机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)

异常值和重复值的处理基础知识技术点总结数据列缺失的处理方法1、丢弃（缺失值处理）1、生成一份随机数据2、查看哪些值缺失3、获得含有NA的列4、获取全部为NA的列5、丢弃缺失值2、补全（缺失值处理）1、使用sklearn
943802606·2023-10-29 19:42

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络 作业

sklearn提供了用于数据挖掘和分析的简单有效的工具。matplotlib是
JackSerin·2023-10-29 16:29

人工智能基础_机器学习008_使用正规方程_损失函数进行计算_一元一次和二元一次方程演示_sklearn线性回归演示---人工智能工作笔记0048

自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.然后我们来看一下这个y=wx+b线性回归方程.然后我们用上面的代码演示.可以看到首先importnumpyasnp导入numby数据计算库importmatplotlib.pyplotasplt然后导入图形画的库然后:X=np.linspace(0,10,num=30).reshape(-1,1)这段代码的意思是创建一个NumPy数组，
脑瓜凉·2023-10-29 16:47

sklearn 线性回归_Python机器学习之线性回归入门（二）

线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等，就是基于数据集，作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分，最普遍
weixin_39525865·2023-10-29 16:47

机器学习计算一元一次和二元一次方程的系数（sklearn和paddle）

1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])对应yarray([[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90]])求系数afromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegr
xdreamman·2023-10-29 16:47

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。
李代数·2023-10-29 14:42

推荐系统论文阅读（五十三)-基于多任务模型的蒸馏召回模型

论文：论文题目：《DistillationbasedMulti-taskLearning:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》论文地址
推荐系统论文阅读·2023-10-29 12:57
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