sklearn特征选择第29页

anaconda3安装sklearn

参考链接用anaconda3怎么安装sklearn

风中逍锋·2023-10-15 19:50

边写代码边学习之Pycaret

PyCaret的一些关键特点和用途包括：1.自动化机器学习(AutoML)：PyCaret可以自动化机器学习中许多繁琐和耗时的任务，如数据预处理、特征选择、超参数调整、模型选择和评估。2.简化的工作流

茫茫人海一粒沙·2023-10-15 19:15

特征选择

雨宝_f737·2023-10-15 18:58

2019.3.24

又到了一周交作业的时间，即时这周没有学习，也还是要来打个卡，毕竟下周就可以继续学习了，一点点挤时间呗，下周把逻辑回归sklearn先补上。

亲亲百合·2023-10-15 13:56

sklearn机器学习（七）

Task07本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn

黑小板·2023-10-15 11:38

机器学习基础 - 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础--使用sklearn构建完整的机器学习项目流程前言一、收集数据并选择合适特征二、选择度量模型性能的指标三、选择模型拟合样本多项式回归广义可加模型回归树支持向量机前言机器学习一般都有以下几个步骤

无盐薯片·2023-10-15 11:08

机器学习sklearn实战

机器学习sklearn实战今天开始学习机器学习实战，好多年都没有下定决心把这个学好。

sea_bi·2023-10-15 11:37

机器学习实战 --- sklearn

源码：https://gitee.com/qinlewei/machine_learning.git一、sklearn数据集对于一个初入机器学习的小白来说，数据是分析必不可少的。

不加糖咖啡q·2023-10-15 11:34

Sklearn机器学习使用总结

加载数据集波士顿房价：回归 fromsklearn.datasetsimportload_boston data=load_boston() X,y=data.data,data.target.reshape

Anchovy123·2023-10-15 11:33

sklearn与机器学习

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1nt411r7tj?spm_id_from=333.337.search-card.all.click1、人工智能的实现：机器学习机器学习的一个方法人工神经网络，深度学习由此发展而来。2、数据集的构成：特征值+目标值3、机器学习算法分类：监督学习：目标值：类别——分类问题（图片区别猫和狗）目标值：连续性的数据——回归问题（预

fmingzh·2023-10-15 11:33

sklearn机器学习之回归预测的算法应用

只讲述应用方法，具体数学原理自行查阅。。linear_model最小二乘线性回归注意：fit(x,y)之前并未对x进行归一化，测试时可以提前进行归一化，各特征属性量尺寸不宜相差过大。在使用模型时只需要更改train_df的数据选择，X代表训练集的特征向量，y代表训练集的结果数据。测试时只需更改test数据选择即可，predictions代表回归预测输出，arg为y与x的系数关系#将feature字

mocas_wang·2023-10-15 11:03

sklearn 机器学习基本用法

科学计算模块#importnumpyasnp#importpandasaspd##绘图模块#importmatplotlibasmpl#importmatplotlib.pyplotasplt#fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

Steven_yang_1·2023-10-15 11:28

解决Python中的ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn

解决Python中的ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn.__check_build.

冰雪之境·2023-10-15 09:07

Python中的ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘解决方案

Python中的ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn’解决方案当你在使用Python编程语言时，如果遇到类似于"ModuleNotFoundError:Nomodulenamed

代码艺术巧匠·2023-10-15 09:05

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

1.联合概率2.条件概率3.相互独立4.贝叶斯公式5.API：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0）朴素贝叶斯分类，拉普拉斯平滑系数朴素在哪：引入了一个很强的条件独立假设

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例

但是在学习决策树的时候（无论是ID3、C4.5还是CART），肯定都知道决策树可以直接天然处理离散特征，那难道sklearn的决策树可以自己判断哪些特征是离散or连续？决策树怎么处理连续特征首先

琦子k·2023-10-15 02:24

lasso特征选择python_转：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法-2

4.2平均精确率减少Meandecreaseaccuracy另一种常用的特征选择方法就是直接度量每个特征对模型精确率的影响。主要思路是打乱每个特征的特征值顺序，并且度量顺序变动对模型的精确率的影响。

weixin_39572764·2023-10-14 19:56

lasso特征选择python_特征选择怎么做？这篇文章告诉你

原标题：特征选择怎么做？

weixin_39632891·2023-10-14 19:56

lasso特征选择python_【译文】特征选择方法导论（如何选取合适的变量）

【译文】特征选择方法导论(如何选取合适的变量)作者SAURAVKAUSHIK译者钱亦欣引言我时常以参加竞赛的方式来磨练自己的机器学习技能，它能让你更清楚地了解自己的水平。

code commander·2023-10-14 19:56

python 特征选择卡方_特征选择

段元朋·2023-10-14 19:26

lasso特征选择python_scikit-learn--Feature selection(特征选择)

去掉方差较小的特征方差阈值(VarianceThreshold)是特征选择的一个简单方法，去掉那些方差没有达到阈值的特征。默认情况下，删除零方差的特征，例如那些只有一个值的样本。

pj7u·2023-10-14 19:55

python文本特征选择,机器学习--特征选择（Python实现）

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式(filter)、

盈超农化·2023-10-14 19:55

特征选择 Python代码

本文利用python实现RFE特征选择、基于树模型的特征选择、lasso回归特征选择、Chi2特征选择、特征间相关性进行特征选择、IV值特征选择，K-S值特征选择。

nbszg·2023-10-14 19:54

sklearn机器学习：特征选择-Lasso

Lasso的核心作用：特征选择Lasso类的格式sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,fit_intercept=True,normalize=False,precompute

Zen of Data Analysis·2023-10-14 19:16

数据特征选择 | Lasso特征选择（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计小结效果一览文章概述Lasso算法是一种经典的线性回归算法，被广泛应用于特征选择和降维问题。

算法如诗·2023-10-14 19:11

文本特征抽取

字典特征抽取#文本特征抽取importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerdict_=[

做你的右先生·2023-10-14 12:56

机器学习sklearn之数据预处理及特征选择

之间当数据中几个特征同等重要时：进行归一化，目的是让某一个特征对最终结果不会造成更大的影响公式：x’=(x-min)/(max-min)注：作用于每一列，max为一列的最大值，min为一列的最小值,那么x’为最终结果sklearn

夜风晚凉·2023-10-14 08:22

【机器学习】sklearn特征选择（feature selection）

高朗·2023-10-14 08:19

【机器学习】sklearn对数据预处理

文章目录数据处理步骤观察数据数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征处理连续型特征数据处理步骤数据无量纲化缺失值处理处理分类型特征：编码与哑变量处理连续型特征：二值化与分段观察数据通过pandas读取数据，通过head和info方法大致查看一下数据结论：暂时无需进行无量纲化处Age和Embarked需要进行缺失值处理处理分类型特征：Sex，Embarked，Survived这几个特征的数据只有几类可以

高朗·2023-10-14 08:40

python复现论文：Gaussian Switch Sampling: A Second OrderApproach to Active Learning

shorthandedGauSSforGaussianSwithSampling.importxlwtimportxlrdimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompathlibimportPathfromcollectionsimportOrderedDictfromcopyimportdeepcopyfromsklearn.p

DeniuHe·2023-10-14 05:18

1.1 Linear Models线性模型

sklearn官方文档的中文翻译https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ordinary-least-squaresIDE使用

qq_36936800·2023-10-14 01:23

安装sklearn包错误解决以及 scikit-learn简介

安装sklearn包错误解决以及scikit-learn简介利用pipinstallsklearn时出现错误pipinstallsklearnLookinginindexes:https://mirrors.aliyun.com

IDIOT___IDIOT·2023-10-13 06:17

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB在sklearn

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

机器学习：决策树

一、决策树定义1、决策树构成根节点、内部节点、叶节点（终节点）；2、学习算法决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与决策树的剪枝。

Little_mosquito_·2023-10-13 04:47

ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、TensorFlow、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲

TableofContents1申明2相关框架的安装2.1准备工作2.2numpy2.3sklearn2.4TensorFlow2.5opencv2.6caffe2（纯cpu版）2.7caffe(重头戏

Zjhao666·2023-10-13 04:10

人工智能讲师专家老师叶梓人工智能讲师之机器学习与深度学习-34

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-10-13 04:55

机器学习问题解决架构模板（通用）

通用机器学习流程与问题解决架构模板前言数据标签的种类评估指标库机器学习总体框架识别问题识别对象数值变量处理分类变量有两种变法：把分类变量转化为标签把标签转化为二进制变量处理文本变量特征堆叠应用机器学习模型（应用机器学习模型得不到好模型）分解模型特征选择模型选择

skyHdd·2023-10-13 02:34

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

)概念：给定k个点，一定存在k-1次项方程式，通过这个K个点线性回归：出现过拟合（正则项：避免参数过大造成的过拟合）：L2正则化—岭回归（加了L2正则项的最小二乘估计）–施加给损失函数的惩罚项（L1有特征选择功能

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

Tensorflow_keras实战（五）:自定义损失函数和DenseLayer

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportsklearnimportsysimporttimeimporttensorflowa

XB_please·2023-10-12 23:19

AttributeError: ‘ColumnTransformer‘ object has no attribute ‘_name_to_fitted_passthrough‘

使用模型报错#预测数据p1=model_best.predict(new_train)报错信息D:\ProgramFiles(x86)\anaconda\envs\ag\lib\site-packages\sklearn

the_beginner·2023-10-12 20:39

多任务学习

它们之间会存在一定的共享知识，这些知识对两个任务都会有所帮助．这些共享的知识可以是表示（特征）、模型参数或学习算法等．目前，主流的多任务学习方法主要关注表示层面的共享．内容多任务学习（Multi-taskLearning

做程序员的第一天·2023-10-12 19:46

医学图像预处理

#方法一：sklearn.preprocessing.scale()函数fromsklearnimportpreprocessingimportn

落花逐流水·2023-10-12 19:39

一个最简单的数据分析实例（含计算AUROC，绘制P-R曲线）

train.csv可在这里获取或者用其他相似的数据集作为练习importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportr

cqbelt·2023-10-12 08:28

机器学习总结

朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB

净土_0342·2023-10-12 06:38

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用第七章遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用第八章变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的

WangYan2022·2023-10-12 06:12

特征工程分析常见方法

1概述特征工程是一个超集，它包括特征提取、特征构建和特征选择这三个子模块。在实践当中，每一个子模块都非常重要，忽略不得。

Kellem_·2023-10-12 01:09

数字数据集上的K-均值聚类

10、数字数据集上的K-均值聚类importnumpyasnpfromtimeimporttimefromsklearnimportmetricsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.datasetsimport

凌晨思索·2023-10-11 22:21

python实现特征分析--特征重要性和相关系数

feature_importanceimportances=xgb1.feature_importances_2.将某一特征变成随机数，计算袋外误差，误差越高，其重要性越高importance2=[]acc=sklearn.metrics.r2

是一个橙子呀·2023-10-11 11:38

2019-01-20

本周学习回顾：主要学习了验证模型好坏，方法有准确率accuracy，precision，recall，f1score，fbetascore；将数据集拆分为训练集和测试集，训练模型和验证模型的好坏；用sklearn

_mora·2023-10-11 06:34

AI模型评价指标

代码fromsklearn.metricsimportprecision_score,recall_score,f1_score,accuracy_score,confusion_matrixdefcompute_me

一个叫欧维的程序员在此写博客·2023-10-11 01:41

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