sklearn特征选择第24页

这是一个小“废”贴

我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

【Python机器学习】sklearn.datasets分类任务数据集

本文将专注于sklearn.datasets模块中用于分类任务的数据集。这些数据集覆盖了各种场景，从新闻分类到人脸识别，再到土地覆盖类型等。

Mr数据杨·2023-10-21 23:43

6. 常见降维算法原理与Python实现

常见方法2.1SVD2.2PCA2.3LDA2.4LLE2.5降维理解三、SVD3.1概念3.2原理3.3实现四、PCA4.1概念4.2原理4.4实现五、LDA5.1概念5.2原理5.3实现5.4小结六、特征选择与降维一

许久是混子·2023-10-21 22:47

sklearn学习（集成算法：随机森林）

随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn

张张同学！·2023-10-21 21:07

classification_report

文章目录classification_report混淆矩阵精确率(精准率)，召回率，F1值精确率召回率F1值精确率、召回率和F1值的应用参考文献classification_report假设使用sklearn.metrics.classification_report

一只楚楚猫·2023-10-21 20:30

python sklearn安装_SKLearn安装

一、sklearn简介sklearn(scikit-learn)是基于Python语言的机器学习工具具有如下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在NumPy，SciPy

weixin_39679370·2023-10-21 19:38

Python-安装sklearn库

WIndow终端（管理员）（1，2步也可以Win+R-->'cmd’进入命令提示符也就是终端）3.输入这个pipinstallscikit-learn（貌似我的库之前有numpy等等）可以参考下：初学者安装Sklearn

Osatnb.c·2023-10-21 18:30

【sklearn】对MNIST数据集进行PCA降维与重构，可视化对比

导包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.decompositionimportPCA

xjtu915·2023-10-21 16:42

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

数据准备我们使用sklearn库内置的手写数字数据集MNIST，该数据集包含70000个28x28像素的手写数字图像数据。我们需要将每

缤纷彩色·2023-10-21 16:09

PCA降维可视化

ignore")df=pd.read_csv('data/data.csv').dropna()features=df.columns[:-1]X,y=df[features],df['label']fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

蓝净云·2023-10-21 16:36

sklearn.linear_model常用API介绍

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)返回一个线性回归模型

fengzhizi76506·2023-10-21 13:24

详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归

[OpenInColab]文章目录1.线性回归简介2.使用sklearn进行一元线性回归3.线性回归的`coef_`参数和`intercept_`参数4.使用sklearn实现多元线性回归4.1利用PolynomialFeatures

iioSnail·2023-10-21 13:23

【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作

sklearn.datasets模块就是这样一个强大的工具，它提供了一系列函数，不仅可以用于生成各种类型的模拟数据，而且数据类型覆盖了从分类和回归到聚类和降维等多种机器学习任务。

Mr数据杨·2023-10-21 13:23

sklearn文本特征预处理2:Similarity, 聚类, LDA, word2vec

弎见·2023-10-21 11:44

sklearn.datasets--学习笔记

自带的经典小数据集波士顿房价数据:适用于回归任务包含了506处波士顿不同地理位置的房产的房价数据（因变量），和与之对应的包含房屋以及房屋周围的详细信息（自量），其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等13个维度的数据。使用load_boston(return_X_y=False)方法来导出数据，其中参数return_X_y控制输出数据的结构，若选为

Wsyoneself·2023-10-21 10:18

sklearn.datasets.make_circles

目录参考资料sklearn.datasets.make_circles（n_samples=100，shuffle=True，noise=None，random_state=None，factor=0.8

赵孝正·2023-10-21 10:18

【机器学习】使用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据，python

python使用sklearn.datasets.make_blobs来生成数据，代码传送门：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfrommatplotlibimportpyplotdata

HelenLee01·2023-10-21 10:47

Sklearn.datasets

作为Python中经典的机器学习模块，sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集，本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍

lty_sky·2023-10-21 10:41

Python 数据集：乳腺癌数据集（from sklearn.datasets import load_breast_cancer）。

数据集：乳腺癌数据集（fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer）。

蒙娜丽莎的Java·2023-10-21 10:10

sklearn.datasets中的make_blobs函数解析

sklearn.datasets中的make_blobs函数在机器学习生成数据集以自建模型中应用广泛，此文就其格式及参数设置说明如下:函数格式及默认参数设置sklearn.datasets.make_blobs

Zen of Data Analysis·2023-10-21 10:39

sklearn.datasets.make_blobs()函数详解

sklearn1.0.1sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,*,centers=None,cluster_std=1.0,center_box

Vertira·2023-10-21 10:07

【Python机器学习】sklearn.datasets其他通用函数

为什么了解Sklearn中的其他或通用数据集和函数这么重要？在数据科学和机器学习的世界里，数据是一切的基础。但获取和处理数据通常都是一项非常耗时和复杂的任务。

Mr数据杨·2023-10-21 10:35

MMoE: 基于多门专家混合的多任务学习任务关系建模

文章链接：ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts发表会议:KKD2018（KnowledgeDiscoveryandDataMining

恭仔さん·2023-10-21 08:55

sklearn的train_test_split

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。格式：X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state=0)参数解释：train_data：被

照膽·2023-10-21 07:24

“文心CV大模型” - VIMER-UFO论文报告

一文读懂“文心CV大模型”-VIMER-UFO1.论文背景：2.多任务特征优化2.1特征选择2.2特征融合如何求解W映射矩阵2.3模型架构超网3.训练一个多任务超级网络3.1UFO超级网络的架构和搜索空间

打羽毛球吗️·2023-10-21 06:22

【综述】多任务学习

前言本文对多任务学习(multi-tasklearning,MTL)领域近期的综述文章进行整理，从模型结构和训练过程两个层面回顾了其发展变化，旨在提供一份MTL入门指南，帮助大家快速了解多任务学习的进化史

allein_STR·2023-10-21 06:49

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

【机器学习入门笔记】第八篇-随机森林

使用泰坦尼克数据，用sklearn决策树和随机森林进行预测比对1.决策树（准确率：0.7811550）#1)获取数据importpandasaspddata=pd.read_csv("titanic.csv

细细东风能找到好工作·2023-10-21 04:22

协方差矩阵在深度神经网络怎么使用

在深度神经网络中，协方差矩阵可以在以下几个方面发挥作用：1.特征选择和降维：协方差矩阵的特征值和特征向量提供了数据的主要方向和主要变化的信息。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 02:24

机器学习强化(回归)

一、鸢尾花(线性回归)importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

weixin_54475711·2023-10-21 02:52

机器学习小技巧，各算法建模代码

一、机器学习常用技巧1.自动编码方法:第一种是pd.Categorical().Codes第二种是用:LableEncoder非常智能，会按照原数据的某种顺序关系来编码sklearn：先fromsklearn.preprocessingimportLableEncoderLableEncoder

于得水Fake_water·2023-10-21 02:20

hands on machine learning with sklearn and tensorflow Chapter2.读书笔记（一）大局观

目录（略）1.尽量使用真实数据工作。书中提供了一些网络中常见的真实数据，供大家练习。作者最后选取了加利福尼亚1990年房价数据，为了方便教学，对特征做了一些增删。数据集包含的每个街区的平均人口，平均收入，经度，纬度，包含的房间数，平均房屋价格等等。2.大局观做机器学习任务首先要建立大局观，而不是一上来闷头就做。书中这点就讲的很好，要结合boss的任务要求安排详细的计划。首先作者提出，作为有条理的数

seekermp4·2023-10-21 02:18

方法试用：基于强化学习提高EEG分类准确率的特征选择方法（完整代码）

2023/4/19-4/21脑机接口学习内容一览：这一篇文章主要建立在前文脑机接口随机森林判断睡眠类型与EEG前沿方法探索的基础上，尝试运用强化学习的方法来提高识别睡眠阶段的准确率，对前段时间强化学习的学习成果做一个总结。一、强化学习类详解这一部分主要详细讲述代码中强化学习类的部分，关于强化学习的相关知识可从视频吴恩达机器学习中获取。def__init__(self,n_states,n_acti

槿花Hibiscus·2023-10-21 02:45

与特征工程大战之特征选择

特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题：1、去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance

csdnccfcsp·2023-10-21 02:44

机器学习tip：sklearn中的pipeline

文章目录1加载数据集2构思算法的流程3Pipeline执行流程的分析ReferenceStatement一个典型的机器学习构建包含若干个过程源数据ETL数据预处理特征选取模型训练与验证一个典型的机器学习构建包含若干个过程以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则存在着可行性，对利用spa

猛码Memmat·2023-10-21 02:13

决策树的调参，比较直观的代码显示

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

tiwolf_li·2023-10-21 02:59

特征工程的方法和步骤

.Leakage1.8.统计聚合1.9.自动化特征工程2.数据预处理2.1.无量纲化方法2.2.归一化2.3.定性特征One-hot/哑编码2.4.定量特征二值化2.5.缺失值填充2.6.数据变换3.特征选择

褚骏逸·2023-10-21 02:28

混淆矩阵绘制

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#示例的真实标签和预测标签true_labels

huahuahuahhhh·2023-10-20 19:04

Multi-Task

Multi-TaskLearningUsingUncertaintytoWeighLossesforSceneGeometryandSemantics

悠悠渔隐·2023-10-20 16:42

用Python实现数据化运营分析实例：销售预测

数据源地址：https://pan.baidu.com/s/1VE7zmWiToI5A4zuc8zmZaQ#导入库importreimportnumpyfromsklearnimportlinear_modelfrommatplotlibimportpyplotaspl

overad·2023-10-20 13:10

讲座回顾|2021/4/7|青源美团|CVPR 2021 预讲 · 美团专场，覆盖实例分割，图像分割，表情识别，特征选择和对齐...

讲座回顾|美团青源视觉2021/4/7讲座1、魏晓林，美团视觉智能中心负责人2、论文：End-to-EndVideoInstanceSegmentationwithTransformers3、论文：FeatureDecompositionandReconstructionLearningforEffectiveFacialExpressionRecognition4、论文：RethinkingBi

jg10000119·2023-10-20 11:28

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

文章目录五、DBSCAN（密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel（高斯混合模型GMM）7.0协方差与相关性7.1高斯模型7.2高斯混合模型7.2.1EM算法八、谱聚类九、聚类衡量指标（无标签）9.1轮廓系数9.2CH分数9.3戴维森堡丁指数（DB

wa1tzy·2023-10-20 10:20

用Python实现逻辑回归

下面是Python代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_sele

code_welike·2023-10-20 10:33

Logistic回归（逻辑回归）及python代码实现

python代码实现生成数据集不使用其他库实现定义激活函数（标准Logistic函数即Sigmoid函数）定义LogisticRegression类调用LogisticRegression类解决分类问题使用sklearn

阿库塔姆·2023-10-20 10:31

Transwarp Hippo1.1一库搞定向量+全文联合检索，提升大模型准确率

然而，在一些实践场景中，对于向量数据库本身而言，单一使用向量检索会产生召回准确率不高的问题：对噪声和冗余信息敏感：若向量数据库中存在大量的噪声和冗余信息，则检索的准确率会降低；对特征选择的依赖：在向量检索

LCHub低代码社区·2023-10-20 09:58

【特征重要性揭秘：为什么同一个数据集会有不同结果】

特征重要性概要探寻特征选择的

落叶霜霜·2023-10-20 05:08

Python特征选择

1特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。

金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

抽样学习过程中遇到的Python问题

举例：frommodule_nameimportattribute_name(asname)#通用形式,加上asname后只能通过name来引用fromsklearn.utilsimportcheck_random_state

忘词x·2023-10-20 03:07

独热编码 One Hot Encode with scikit-learn

第一种方法fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder首先需要使用LabelEncoder

lvmao·2023-10-20 03:14

sklearn中的fit/transform/fit_transform

对于fit和transform，sklearn和sparkml都存在，fit可以翻译为拟合，transform翻译为转换fit:拟合出模型，输入为dataframe或者数据，输出为拟合出的模型transform

王金松·2023-10-20 03:26

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