sklearn特征选择

sklearn中主成分分析PCA参数解释

主成分分析一般用于数据降维，在应用主成分分析包scikit-learn时注意以下四点：1、用pca.components_可以获取特征向量，且特征向量为行向量，例如W=pca.components_[0,:]（或W=pca.components_[0]）为第一特征向量，而W=pca.components_[1,:]表示第二特征向量。2、采用特征向量对点云进行处理，想要得到结果先要进行中心化再点乘即
清纯世纪·2023-08-24 11:31

用于视觉跟踪的在线特征选择研究（Matlab代码实现）

在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法，通过动态地选择和更新跟踪目标的特征，以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法：1.特征
程序猿鑫·2023-08-24 10:08

Matplotlib学习笔记

Matplotlib画图工具专用于开发2D图表以渐进、交互式方式实现数据可视化常规绘图方法子图与标注想要完美就慢慢调整参数，也可以去Matplotlib和Sklearn官网寻找绘图模板。
WangXinmingg·2023-08-24 07:10

cuml机器学习GPU库 sklearn升级版AutoDL使用

CUML库最近在做机器学习任务的时候发现我自己的数据集太大，直接用sklearn跑起来时间很长，然后问GPT得知了有CUML库，后来去研究了一下，发现这个库只支持linux系统，从官网直接获取下载命令基本上也实现不了最后
浩浩的科研笔记·2023-08-24 05:44

归一化的作用，sklearn 安装

目录归一化的作用：应用场景说明sklearn准备工作sklearn安装sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化
ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

F1-score解析

报错：valueError:Targetismulticlassbutaverage=‘binary’.Pleasechooseanotheraveragesetting,oneof原因：使用fromsklearn.metricsimportf1
Ctrl_Cver·2023-08-23 16:04

聚类--DBSCAN算法

文章目录算法原理sklearn实现python代码实现（聚类效果同sklearn一样）算法原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise
Let it go !·2023-08-23 16:22

RNN+LSTM正弦sin信号预测 完整代码数据视频教程

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMax
甜辣uu·2023-08-22 20:34

ApacheCN 所有教程/文档集已备份到 Coding

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布客飞龙·2023-08-22 17:14

多波段TIFF数据提取

importnumpyasnpimportosimportrandomfromosgeoimportgdal#importcv2importtifffileastiffromskimageimportdata,exposurefromsklearnimportpreprocessing
陆小吉1212·2023-08-22 15:19

sklearn中的支持向量机SVC

官方链接sklearn.svm.SVC—scikit-learn1.0.2documentationhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html
Z_W_H_·2023-08-22 11:12

数学建模及数据分析 || 4. 深度学习应用案例分享

PyTorch深度学习全连接网络分类文章目录PyTorch深度学习全连接网络分类1.非线性二分类2.泰坦尼克号数据分类2.1数据的准备工作2.2全连接网络的搭建2.3结果的可视化1.非线性二分类importsklearn.datasets
Mr_LeeCZ·2023-08-22 10:20

40. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 自然语言处理 模型评价-查准率/召回率

#使用classifacation_report函数来察看一下针对每个类别的预测准确性fromsklearn.metricsimportclassification_reportmodel=MultinomialNB
薛东弗斯·2023-08-22 07:59

GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache和LGPL的区别

sklearn就是基于BSDGPL：不允许商业使用，必须是免费的开源的。Linux就是基于这个协议
你说你要一场·2023-08-22 00:47

计算文本相似度

目录Python中的difflib模块模块用法报告涉及的符号实现文本对比普通文本对比文本对比生成HTML报告余弦相似度sklearn安装使用sklearn的余弦相似度词袋模型Jaccard相似度编辑距离
Generalzy·2023-08-21 21:11

01.机器学习引言

1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分，是将数据集分为训练集、验证集和测试集（通常不考虑时间）2.数据清洗3.特征工程提取对象：原始数据（特征提取一般在特征选择之前）提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理意义
Tiny_G·2023-08-21 16:00

卡方校验

在文本分类的特征选择阶段中，我们主要关心一个问题：词条t与类别C是否相互独立1）相互独立，说明词条t对类别c完全
一心一意弄算法·2023-08-20 20:38

KNN库简介

1.scikit-learn中KNN相关的类库机器学习经典库scikit-learn中的sklearn.neighbors包集成了近邻法相关的算法，KNN分类树算法使用KNeighborsClassifier
Richard_Zhou·2023-08-20 18:52

PCA降维处理

数据下载地址PCA降维处理.zip-深度学习文档类资源-CSDN下载importpandasaspdfromsklearn.decompositionimportPCAdefPCA_demo():#1.
木叶清风666·2023-08-20 11:29

实验三、数据挖掘之决策树

实验三、数据挖掘之决策树一、实验目的1.熟悉掌握决策树的原理，2.熟练掌握决策树的生成方法与过程二、实验工具1.Anaconda2.sklearn3.pydotplus三、实验简介决策树是一个非参数的监督式学习方法
老师好我叫付十一·2023-08-19 18:00

稳定性选择（stability selection）

sklearn在随机lasso和随机逻辑回归中有对稳定性选择的实现。
曦宝·2023-08-19 16:02

C语言十折交叉验证,十折交叉验证10-fold cross validation, 数据集划分 训练集 验证集 测试集...

A：threeways:1.像sklearn一样，提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数：默认是把数据集的75%作为训练集，把数据集的25%作为测试集。
林为珮·2023-08-19 13:16

一文详解机器学习 5 大常用的特征选择方法

在许多机器学习相关的书里，很难找到关于特征选择的内容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块，一般不会单独拿出来讨论。
我爱Python数据挖掘·2023-08-19 13:16

sklearn与机器学习系列专题之降维（二）一文弄懂LDA特征筛选&降维

目录1.PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告1.PCA算法优缺点在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。这是机器学习中最为常用的降维方法，能降低算法的计算开销，使得数据集更容易处理，且完全无参数的限制。但是，如果用户对观测对象有一定的先验知识，掌握了数据的一些特征，却很难按照预想的方法对处理过程进行干预，可能达不到预期的效果，在非高斯分布的
象牙塔小明·2023-08-19 13:46

sklearn的k折交叉验证的详细过程(数据和模型的角度)

sklearn的k折交叉验证的详细过程(数据和模型的角度)前提：一般博客大家都是介绍K折在数据上的拆分，再加一个sklearn代码的demo，就没了。
hellopbc·2023-08-19 13:15

时间序列交叉验证法_sklearn调用_及prophet交叉验证函数实现

文章目录1.时间序列特定的交叉验证方法简介2.sklearn时间序列交叉验证包TimeSeriesSplit递增窗口交叉验证Example固定窗口交叉验证ExamplesklearnTimeSeriesSplit
hlmandy·2023-08-19 13:15

一文学会随机森林在sklearn中的实现

1概述集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树（GB
qq_30895747·2023-08-19 13:14

使用sklearn函数对模型进行交叉验证

使用sklearn函数对模型进行交叉验证交叉验证用来做什么sklearn中的函数交叉验证用来做什么交叉验证（Cross-Validatio），是用于在驯良过程中对训练模型的性能和参数进行评估选择的技术。
坐在墙上的猫·2023-08-19 13:13

一文学会sklearn中的交叉验证的方法

sklearn实现交叉验证数据集使用sklearn中常见的多分类数据，iris数据集。
帅帅的Python·2023-08-19 13:13

scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）自动化的方法来搜索最佳参数组合

在这方面，scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（GridSearch）功能为我们提供了一个便捷的解决方案。网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来寻找最佳参数的方法。
帅帅的Python·2023-08-19 13:13

sklearn实现k-means算法

fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("kmeans.txt
陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:42

(实战）sklearn----多元线性回归&sklearn----多项式回归

importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:11

（实战）决策树例子+画图

数据集fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklearnimporttreefromsklearnimportpreprocessingimportcsv
陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:11

基于眼动的化学师范生不同类型知识认知差异研究8

[1]曾涛.基于知识分类的高中化学新课程必修教材研究[D].华东师范大学,2006.正是因为这三类知识的习得过程和条件各异，我们在教育活动中可以根据各类知识的特征选择教育方法和策略，以促进不同层次的学生
Hfocus·2023-08-19 07:36

Python数据分析与机器学习13-sklearn

一.Sklearn工具包介绍scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。
只是甲·2023-08-19 06:24

Python画混淆矩阵热力图（简单示例）

混淆矩阵热力图如下所示：代码如下：importseabornassn#画图模块fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixdefplot_matrix(y_true
段瑶瑶·2023-08-18 20:18

Python 中的回归树

在上一章关于分类决策树的章节中，我们介绍了决策树模型的基本概念，如何使用Python从头开始构建它们，以及使用预先打包的sklearnDecisionTreeClassifier方法。
IT娜娜·2023-08-18 18:15

Bug小能手系列(python)_9: 使用sklearn库报错 module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘

下文主要是针对sklearn库包中存在大量np.int报错的情况！！！0.错误介绍在使用skle
sjx_alo·2023-08-18 16:14

Python机器学习：roc_curve()生成ROC曲线

用sklearn里面的roc_curve()函数，就能一键计算FPR和TPR，快速生成ROC曲线啦。先复习一下ROC曲线的构成：X轴代表假阳率，Y轴代表真阳率。
紫昂张·2023-08-18 15:06

前馈神经网络实现二分类

直接上代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt
satadriver·2023-08-18 08:41

python中的svm：介绍和基本使用方法

以下是一些基本的使用方法：#导入所需的库和模块：fromsklearnimport
StrongCertain·2023-08-18 08:41

python 计算曲线面积_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算！

在python环境下，sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点，这里为了深入理解这两个指标，写代码的时候只用到numpy包。
weixin_39559015·2023-08-18 07:56

python画pr曲线代码_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算

在python环境下，sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点，这里为了深入理解这两个指标，写代码的时候只用到numpy包。
weixin_39531229·2023-08-18 07:26

python绘制pr曲线图_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算!

在python环境下，sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点，这里为了深入理解这两个指标，写代码的时候只用到numpy包。
童哲·2023-08-18 07:26

python的roc曲线与阈值_python 使用sklearn绘制roc曲线选取合适的分类阈值

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26293316比如,我已经初步训练好了一个模型,现在我想用这个模型从海量的无标记数据集挖掘出某一类数据A,并且想要尽量不包含其他所有类B但我挖掘出的结果必然包含错误的,我拿出的A越多,同时附带的分类错数据B也就越多,一般,拿出的A占总体比例越大,拿出的B类也会占总体比例越大,这个比例的变化一般是单调非线性的,且根据实际情况,我们可接受的比
FBINA链世界·2023-08-18 07:26

python多分类画roc曲线_基于python的多分类ROC曲线生成2

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,roc_curve,aucfromsklearn.preprocessingimportlabel_binarizeimportnumpyasnpy_test_bi
Tfifthe·2023-08-18 07:56

python sklearn PR曲线 AUPR值

一、来自链接：http://www.voidcn.com/article/p-qkxqxmdl-but.htmlimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve
Jademyc·2023-08-18 07:23

【机器学习】sklearn数据集的使用，数据集的获取和划分

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》sklearn
士别三日wyx·2023-08-18 07:53

Python包sklearn画ROC曲线和PR曲线

前言关于ROC和PR曲线的介绍请参考：机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线参考：Python下使用sklearn绘制ROC曲线
深山里的小白羊·2023-08-18 07:22

六一双倍的快乐：ggplot2绘制双y轴图

这种数据变换叫做归一化(Normalization，又称Min-MaxScaling)把数值型某一特征缩放到最大值和最小值在某个范围，在sklearn中使用
·2023-08-18 00:52
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