sklearn特征选择第34页

聚类算法及其评价

zhuimeng999·2023-08-29 21:11

关系数据库如何使用AutoSklearn一键构建预测模型并进行结果可视化

AutoSklearn是一个自动化机器学习工具，可以根据提供的数据集自动构建和优化机器学习模型。

LCHub低代码社区·2023-08-29 16:25

【深度学习】实验02 鸢尾花数据集分析

文章目录鸢尾花数据集分析决策树K-means鸢尾花数据集分析决策树#导入机器学习相关库fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

Want595·2023-08-29 16:50

【计算机视觉】一次失败的实验经历（含源代码）

importtorchimporttorchvision.transformsasTimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.imageasmpimgfromPILimportImagefromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlibimportosimportpand

旅途中的宽~·2023-08-29 12:53

数据分析作业四-基于用户及物品数据进行内容推荐

##导入支持库importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearn.metricsasmetricsimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsfromscipy.spatial.distanceimportcorrelationfromsklearn.metric

樱桃小丸犊子_q·2023-08-29 11:13

无涯教程-分类算法 - 多项式逻辑回归模型函数

为此，使用来自sklearn的名为digit的数据集。首先，需要导入必要的库，如下所示:Importsklearnfromsklearnimportdatasets

Hi无涯教程·2023-08-29 09:04

《机器学习实战》学习笔记（二）之决策树（上）决策树的生成及修剪，ID3,C4.5CART算法

Python2.7IDE：Sublimetext3一决策树的概述1决策树的发展2决策树的定义3决策树与if-then规则二决策树的算法框架1决策树主函数2计算最优特征子函数3划分数据集子函数4分类器三决策树的构造1特征选择

john_bh·2023-08-29 06:15

无涯教程-Python机器学习 - Extra Trees函数

在以下Python食谱中,我们将通过在PimaIndians糖尿病数据集上使用sklearn的ExtraTreesClassifier类来构建额外的树集成模型。

Hi无涯教程·2023-08-29 04:19

【机器学习】回归模型评价指标原理与基于sklearn的实现

1前言回归任务是机器学习中常见的任务，特别是涉及到具体的发电量预测、风力预测等工业任务时，有非常多的应用场景。回归任务不同于分类任务，回归任务的预测值一般是连续的数，分类任务的预测值则是离散的值（比如0、1分类）；分类任务使用accuracy_score、recall_score、F1_score作为评价指标，而回归任务中常用的指标主要包括：explained_variance_score、mea

DonngZH·2023-08-29 03:09

F1_score(sklearn)

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。

Miraclecanbeachieve·2023-08-29 03:08

回归评估指标：MSE、R2

代码实现：fromsklearn.metricsimportmean_squared_error#均方误差fromsk

鲨鱼辣椒不吃辣c·2023-08-29 03:07

[已解决] 决定系数R2为何为负 from sklearn.metrics import r2_score

最近在炼丹发现一件很有趣的现象，决定系数R2竟然为负，小学生都知道任何一个常数的平方绝不可能为负，潜意识里告诉我这里面必有蹊跷，因此查阅许多资料得知，决定系数R2不是r相关系数的平方这么简单，实际上当非线性模型未捕获任何特征信息，而仅拟合随机噪声就会造成此类现象。1、定义：R2决定系数（CoefficientofDetermination）是一种用于评估回归模型拟合优度的指标。它表示模型能够解释数

daphne odera�·2023-08-29 03:35

L1 ， L2正则化

相同点：都用于避免过拟合不同点：L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择。所以L1适用于特征之间有关联的情况。L2让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。

水星no1·2023-08-29 01:53

2023全国大学生数学建模竞赛B题思路模型代码

晚上第一时间更新二.国赛常用算法之随机森林#-*-coding:utf-8-*-"""@author:Administrator"""'''step1调用包'''importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportt

C灿灿数模·2023-08-29 00:15

2023.08.13 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.要点3.问题4.解决方案5.本文贡献6.方法6.1特征选择6.2时间序列平稳性检测与数据分解6.3基于GRU神经网络的PM2.5浓度预测7.实验7.1网络参数7.2实验结果

MoxiMoses·2023-08-28 21:39

【深度学习】实验01 波士顿房价预测

文章目录波士顿房价预测SklearnKeras波士顿房价预测Sklearn#导入机器学习库fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,SGDRegressor

Want595·2023-08-28 15:09

python3.6 sklearn(1)

Python3.6scikit-learn(1)1.机器学习方法的分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习遗传算法2.scikit-learn2.1sklearn中的通用学习模式sklearn中有自带的数据库

朝闻道_aa5e·2023-08-28 15:43

sklearn：三、数据预处理与特征工程——8.20~23

sklearn中的数据预处理和特征工程：(1)模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容；(2)模块Impute：填补缺失值专用；(3)模块feature_selection：包含特征选择的各种

didi_official·2023-08-28 13:17

计算机毕设基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

DanCheng-studio·2023-08-28 13:30

【深度学习】实验03 特征处理

文章目录特征处理标准化归一化正则化特征处理标准化#导入标准化库fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlibimportgridspecimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings

Want595·2023-08-28 11:58

学习笔记 | 模型鲁棒性的因果框架

文章目录一、前言二、主要内容三、总结CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言使用因果建模进行特征选择和创建我们都希望自己的机器学习模型能在未知数据上拥有出色的泛化能力

叶庭云·2023-08-28 10:02

【小沐学NLP】Python进行统计假设检验

文章目录1、简介1.1假设检验的定义1.2假设检验的类型1.3假设检验的基本步骤2、测试数据2.1sklearn2.2seaborn3、正态分布检验3.1直方图判断3.2KS检验（scipy.stats.kstest

爱看书的小沐·2023-08-28 06:43

2019-05-22

importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportreimportstringimportjiebafromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsk

yujie8888·2023-08-28 04:53

python实现SVM以及画出分类的边界

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierdtree=DecisionTreeClassifier

ghostdogss·2023-08-28 00:12

五、特征工程

用到的代码是sklearn.feature_extraction.DictVectorizerfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerdefdictvec

一闪一闪亮日日日日日日·2023-08-27 21:45

Scikit-Learn中的特征选择和特征提取详解

在本文中，我们将探讨特征选择和特征提取两种方法，并讨论哪种方法更好。什么是特征选择和特征提取？在介绍特征选择和特征提取之前，我们需要先了解一下什么是特征。在机器学习中，特征是指原始数

Rocky006·2023-08-27 17:59

python100个高斯拟合_高斯拟合python

因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。

清风碎刀·2023-08-27 15:09

基于LOF算法的异常值检测

目录LOF算法简介Sklearn官网LOF算法应用实例1Sklearn官网LOF算法应用实例2基于LOF算法鸢尾花数据集异常值检测读取数据构造数据可视化，画出可疑异常点LOF算法LOF算法简介LOF异常检测算法是一种基于密度的异常检测算法

嘿嘻哈呀·2023-08-27 14:05

sklearn 笔记： neighbors.BallTree

球树结构1基本使用方法sklearn.neighbors.BallTree(X,leaf_size=40,metric='minkowski',**kwargs)2主要参数说明X输入数据，维度为(n_samples

UQI-LIUWJ·2023-08-27 12:20

论文阅读：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本，快速适应新的任务。

BlueagleAI·2023-08-27 08:47

遗传算法

Geneticalgorithm常被用于特征选择工具，选择合适的权重参数等。

Shaw007·2023-08-27 07:17

计算机竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-08-27 04:50

Sklearn学习笔记（二）

3、Sklearndatasets官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html?

Sam_L·2023-08-26 20:09

AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记

通过可视化特征与目标变量之间的关系，我们可以发现特征与目标之间的相关性、线性/非线性关系、重要性等信息，从而指导特征选择、变换和创建。3.模型评估和调优：

一起努力啊～·2023-08-26 15:55

Datawhale AI夏令营 - 用户新增预测挑战赛 | 学习笔记

：跑通Baseline#1.导入需要用到的相关库#导入pandas库，用于数据处理和分析importpandasaspd#导入numpy库，用于科学计算和多维数组操作importnumpyasnp#从sklearn.tree

timberman666·2023-08-26 11:34

【NLP保姆级教程】手把手带你RNN文本分类(附代码)

参考的的论文是来自2016年复旦大学IJCAI上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：RecurrentNeuralNetworkforTextClassificationwithMulti-TaskLearning

kaiyuan_nlp·2023-08-26 11:25

机器学习基础12-Pipeline实现自动化流程处理（基于印第安糖尿病Pima 数据集）

如何构建特征选择和生成模型的Pipeline。机器学习的自动流程在机器学习方面有一些可以采用的标准化流程，这些标准化流程是从共同的

小海聊智造·2023-08-26 00:03

Axhy·2023-08-25 23:16

当前目录下的excel文件的两列内容的相似度比较

#--coding:utf-8--**fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityimportnumpyasnpimportpandasaspdimportos

等风等雨·2023-08-25 16:32

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化偏向于稀疏,它会自动进行特征选择,去掉一些没用的特征,也就是将这些特征对应的权重置为0.L2主要功能是为了防止过拟合,当要求参数越小时,说明模型越简单,而模型越简单则,越趋向于平滑,从而防止过拟合

顾子豪·2023-08-25 16:57

sklearn实战01：决策树

1模块sklearn.tree的使用1.1模块介绍1.2使用流程fromsklearnimporttree#导入需要的模块clf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化clf

不会产品的码农不是好的运营·2023-08-25 14:23

python spearman相关系数_常用的特征选择方法之 Spearman 秩相关系数

上一篇里，我们简单的介绍了基于Pearson相关系数的特征选择方法，本篇介绍另一种使用更加广泛的相关系数：Spearman秩相关系数，简称Spearman相关系数。

weixin_39777543·2023-08-25 14:46

算法工程师面试

常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost的区别；3)决策树处理连续值的方法；4)特征选择的方法

遇见百分百·2023-08-25 11:25

stereopy安装记录 & 不同环境里“ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS”的解决办法

1.stereopy的安装首先按照教程用conda安装后，果不其然又出现了：ImportError:dlopen:cannotloadanymoreobjectwithstaticTLSsklearn版本首先回退到了

马疾香幽_0702·2023-08-25 10:09

分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测

MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍先利用平均影响值MIV算法对特征进行排序，确定分类特征变量做特征重要性排序，实现特征选择

机器学习之心·2023-08-25 06:34

【机器学习7】特征缩放

特征缩放特征缩放的重要性归一化标准化更高级的缩放方法导入数据集&将数据集划分为训练集和测试集Sklearn-Learn算法实现归一化Sklearn-Learn算法实现标准化特征缩放的重要性特征缩放是数据预处理中一个容易被遗忘的步骤

釉色清风·2023-08-25 05:52

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择

上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

决策树算法-实战篇-鸢尾花及波士顿房价预测

1，scikit-learnscikit-learn是基于Python的一个机器学习库，简称为sklearn，

码农充电站pro·2023-08-24 19:30

基于逻辑斯蒂回归的肿瘤预测案例

导入包importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimpor

嘿嘻哈呀·2023-08-24 16:23

sklearn Preprocessing 数据预处理功能

`scikit-learn`（或`sklearn`）的数据预处理模块提供了一系列用于处理和准备数据的工具。这些工具可以帮助你在将数据输入到机器学习模型之前对其进行预处理、清洗和转换。

菜鸟Octopus·2023-08-24 11:08

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