sklearn特征选择第22页

刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损分类，解压缩直接运行）

正常磨损和急剧磨损）_哔哩哔哩_bilibili环境库：NumPy版本:1.19.4Pandas版本:0.23.4Matplotlib版本:2.2.3Keras版本:2.4.0TensorFlow版本:2.4.0sklearn

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:37

机器学习-朴素贝叶斯之多项式模型

多项式模型：记住一定用于离散的对象，不能是连续的于高斯分布相反，多项式模型主要适用于离散特征的概率计算，切sklearn的多项式模型不接受输入负值因为多项式不接受负值的输入，所以样本数据的特征为数值型数据

qq_38404903·2023-10-29 11:43

实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

spm=1001.2014.3001.55011.数据处理数据集介绍缺失值分析fromsklearn.datasetsimportload

熬夜患者·2023-10-29 10:53

数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介

，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn

IT农民工1·2023-10-29 09:45

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

十分钟掌握python机器学习特征选择-1.jpg(33.2KB,下载次数:0)2018-6-2623:01上传在机器学习中，特征选择是实践中的一步，帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握

靖墨c·2023-10-29 09:10

机器学习的练功心法（三）——特征工程

文章目录致谢3特征工程3.1Sklearn工具及数据集3.2数据集3.3数据集的划分3.4特征工程介绍3.4.1为什么需要特征工程3.4.2什么是特征工程3.4.3特征提取3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

【Python机器学习】零基础掌握VarianceThreshold特征选择

为什么数据预处理如此重要？在今天的数据驱动世界中，数据预处理成为一个不可或缺的步骤。但是，在大量的特征和数据中，如何有效地选择重要的特征以提升模型性能呢？假设有一个医疗诊断系统，用于诊断是否有心血管疾病。这个系统使用年龄、性别、血压、胆固醇等多个指标作为特征。然而，其中一些特征可能并不具备区分能力，比如说所有病人的某一项检测结果都是相同的，这样的特征对于诊断结果并没有帮助。年龄性别血压胆固醇是否心

Mr数据杨·2023-10-29 09:08

相似性和距离度量

分类：用于机器学习中的特征选择和模型训练。推荐系统：用于为用户推荐与其过去喜好相似的项目。图像处理：用于图像比对、识别和匹配。下面是相似性和距离度量的概念：相似性（Similarity）：相似性度

猫一样的女子245·2023-10-29 08:16

数据特征工程 | 主成分分析（Python）

特征抽取（featureextraction）和特征选择（featureselection）不一样，特征抽取是从原特征集中推导出有用的信息构成新的特征集。

算法如诗·2023-10-28 23:42

机器学习sklearn----用随机森林来填充缺失值

在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松的将均值、中值或

iostreamzl·2023-10-28 17:26

python sklearn库中的缺失值填充

今天小萌新复习数据挖掘课程的知识点，当看到缺失值填充（imputationofmissingvalues）部分，被sklearn库中的transform函数搞晕了。

热爱搬砖的栗子同学·2023-10-28 17:18

用TSNE实现特征降维可视化

效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport

In.Z·2023-10-28 09:31

sklearn K-Means 算法的调用

本文介绍Python语言调用sklearn包中K-Means算法实现聚类的方法。

星海浮生·2023-10-28 04:49

机器学习-分类算法-模型选择与调优09

模型选择与调优交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

gemoumou·2023-10-28 02:58

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

机器学习框架sklearn之模型选择与调优

交叉验证将拿到的训练数据，分为训练和验证集。eg：将数据分成4份，其中一份作为验证集，然后经过4次（组）的测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果，又称4折交叉验证。目的：为了让被评估的模型更加准确可信超参数搜索-网格搜索（GridSearch）通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如K-近邻算法中的K值），这种叫超参数，但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超

疯狂的小强呀·2023-10-28 02:54

机器学习：模型评估-sklearn中的评估函数

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。

乐观的摸摸头2017·2023-10-28 02:12

sklearn中的模型评估-构建评估函数准确率评估

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。

lusic01·2023-10-28 02:11

常用回归评价指标：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差（MAPE）、绝对系数R2

喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true

Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

散点图绘制

importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDimportmatplotlib.pyplotasplt

Wenliam·2023-10-27 21:34

【机器学习可解释性】1.模型洞察的价值

此为第一部分，原文链接如果你是入门者，建议先看之前的文章《sklearn快速入门教程》和《机器学习中级教程》。引用格式的文字，非原文的内容，是我在学习过程中，加入一些体会和感想，与小伙伴

cndrip·2023-10-27 20:29

TNSE和PCA

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21

laufing·2023-10-27 18:22

机器学习之KNN学习曲线

实例判断约会匹配精准度1、并未进行标准化或者归一化importpandasaspdimportwarningswarnings.simplefilter("ignore")fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepro

qq_38404903·2023-10-27 17:37

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea

qq_38404903·2023-10-27 17:37

KNN交叉验证

交叉验证实现思路：将训练数据平均分割成K个缝份使用一份数据作为验证数据，其余的作为训练数据计算验证准确率使用通的测试集，重复上述训练对准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计需要引入的包：fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score

qq_38404903·2023-10-27 17:07

Python使用compute_class_weight()函数处理数据不平衡

文章目录简介参数介绍使用示例具体计算过程简介compute_class_weight()函数是sklearn.utils.class_weight模块中的一个函数，用于计算不平衡数据集中每个类别的权重。

琼06·2023-10-27 11:35

线性回归大家族

其中岭回归和Lasso是为了解决多元线性回归中使用最小二乘法的各种限制，主要用途是消除多重共线性带来的影响并且做特征选择，而多项式回归解决了线性回归无法拟合非线性数据的明显缺点，核心作用是提升模型的表现

易码当先·2023-10-27 09:31

KNN 和 SVM 图片分类任务代码及细节分享

以下是使用sklearn的KNeighborsClassifier进行图像分类的Python脚本：importosimportcv2importnumpyasnpimportloggingfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccu

：）�东东要拼命·2023-10-27 08:33

模型保存和加载

1、sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载：estimator=joblib.load

靓仔写sql·2023-10-27 04:01

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

sklearn中也有一个自带的手写数字数据集：共包含1797个数据样本，每个样本描绘了一个88*像素的[0,9

码农充电站pro·2023-10-27 00:04

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法（K-Nearest Neighbor,KNN）

概述举个例子：K值选取距离计算曼哈顿距离，切比雪夫距离关系（相互转化）k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例：判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn

小韭菜~·2023-10-26 23:47

吃瓜教程task03--决策树

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.

weixin_46512147·2023-10-26 22:42

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree)基尼指数(Giniindex)训练过程剪枝sklearn

暴走小辉·2023-10-26 22:12

非常详细的Sklearn介绍

引言Sklearn(全称Scikit-Learn)是基于Python语言的机器学习工具。

奔跑的码农·2023-10-26 20:19

机器学习 | sklearn库

目录一、样本及样本的划分1.1样本划分1.2划分样本的方法二、导入或创建数据集2.1导入sklearn自带的样本数据集2.2利用sklearn生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1

天下弈星~·2023-10-26 20:26

knn相似性搜索

importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportNearestNeighbors#创建一些样本数据X=np.array([[1,2],[1.5,1.8],

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

机器学习实验六：决策树-海洋生物例子

#创建数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportgraphvizdefcreateDataSet

Blossom i·2023-10-26 18:19

Python深度学习实战-基于tensorflow原生代码搭建BP神经网络实现分类任务（附源码和实现效果）

实现代码importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

数据杂坛·2023-10-26 18:00

决策树工程化

随机森林1.决策树关键变量说明2.工程化代码（这里以python代码作为示例）决策树工程化基本决策树1.决策树关键变量说明importm2cgenasm2cfromioimportStringIOfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.tre

HawardScut·2023-10-26 18:58

机器学习之集成学习

集成学习baggingbagging:#导入算法包以及数据集fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.ensembleimportBaggingClassifierfromsklearnimporttreefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimport

Leee_song·2023-10-26 12:29

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning

yzy_1117·2023-10-26 10:09

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1

AI AX AT·2023-10-26 10:36

机器学习sklearn

1.机器学习概述1.1人工智能概述1.1.1机器学习与人工智能、深度学习的关系机器学习是人工智能的实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来的1.1.2机器学习深度学习的应用场景传统预测图像识别自然语言处理1.2什么是机器学习1.2.1定义机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测1.2.2数据集的构成特征值+目标值（比如说房屋的特征是特征值，房屋的价格是目标值）对于每一行

学不会就继续学·2023-10-26 10:05

sklearn机器学习之特征选取（feature_selection）

1.导入相应包importpandasaspdfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierasKNNfroms

yueyuebushihuai·2023-10-26 10:31

机器学习Sklearn Day1

机器学习sklearnDay1什么是sklearnscikit-learn，又写作sklearn，sklearn是一个开源的基于python语言的机器学习工具包它通过Numpy，SciPy和Matplotlib

birdooo·2023-10-26 10:00

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