sklearn特征选择

机器学习大作业

importpandasaspdimportnumpyasnpimportwarningsimportmathimportlightgbmaslgbimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.model_selectio
浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

人工智能_机器学习091_使用三维瑞士卷数据_KMeans聚类算法进行瑞士卷数据聚类---人工智能工作笔记0131

然后我们首先来构建一下数据准备瑞士卷数据:importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包#自底向上聚类fromsklearn.clusterimportAgglceerativeClustering
脑瓜凉·2024-01-06 09:03

Kaggle之泰坦尼克号（2）

文本型数据处理-Name文本型数据处理-Ticket文本型数据处理-Cabin文本型数据处理-Embarked特征扩充-SibSp、Parch特征扩充-Pclass特征扩充-Age特征扩充-Fare二、特征选择及建模预测书接上篇
学海一叶·2024-01-06 06:39

Sklearn之随机森林

在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。
steven_moyu·2024-01-06 05:07

基于python一手房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、re
q_3548885153·2024-01-06 05:01

python实现bp神经网络对csv文件进行数据预测(2)

参考资源：sklearn库bp神经网络[从原理到代码一篇搞定]（2）_sklearn神经网络-CSDN博客十分钟上手sklearn：安装，获取数据，数据预处理-知乎(zhihu.com)一个实例讲解如何使用
赛亚超·2024-01-06 00:29

【Python机器学习】对二维数据集的决策边界

对1、3、9个邻居三种情况的决策边界可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selecti
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

importmglearn.datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsim
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

自然语言处理 one-hot编码

one-hot编码的优劣势：优势：操作简单，容易理解.劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，占据大量内存.importtorchfrompyhanlpimport*fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnpcontent
<编程路上>·2024-01-05 22:54

词向量系列之One-Hot编码详解

目录0.前言1.独热编码1.1独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP
Elenstone·2024-01-05 22:22

随机森林 3（代码）

第一份代码是比较原始的代码，第二份代码是第一段代码中引用的primitive_plot，第三份代码是使用sklearn包实现的代码，第四份代码是sklearn使用第一份代码数据集的实现代码。
-麦_子-·2024-01-05 17:18

使用 sklearn 构建机器学习算法模型的完整流程

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

可视化训练数据

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:52

sklearn之load_iris数据集

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.clusterimportKMeansiris
cjz0422·2024-01-05 12:49

KNN 分类（选择最佳的 K 值，并可视化模型精度与 n_neighbors 的关系）

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:17

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

选择功能特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中对您感兴趣的预测变量或输出贡献最大的那些特征。在数据中包含太多不相关的功能会降低模型的准确性。
攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

薛钦亮的python教程（七）飞速上手python常用包和操作

人生苦短，我爱python一、numpy二、pandas三、matplotlib四、seaborn五、sklearn接上文：薛钦亮的python教程（六）站在前人的肩膀上——模块和包的使用本文集中了几种
薛钦亮·2024-01-05 10:12

2019-12-29

2、程序实现importosimportpydotplusimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearn.treeastreeimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPython.displayimportImageimp
xias147·2024-01-05 09:37

机器学习---PCA案例

1.PCAimportnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digitsdefpca
三月七꧁ ꧂·2024-01-05 07:29

机器学习---clustering

1.生成不同类型的数据集导入必要的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs
三月七꧁ ꧂·2024-01-05 07:19

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

文件数据构建Numpy数据2.1.2模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn
几窗花鸢·2024-01-05 07:32

【Python机器学习】评估模型

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimpor
zhangbin_237·2024-01-05 03:24

实战Keras3.0：自定义图片数据集分类任务

并在其中创建两列，一列是图片路径，另一列是对应的标签（狗0、猫1）2、用pandas库的read_excel函数读取Excel，用PIL库的Image函数将图片数据格式化importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test
缘起性空、·2024-01-05 01:28

毕业设计：基于机器学习xgboost lgbm adaboost 的空气质量预测pm2.5‘, ‘so2‘, ‘no2‘ 完整代码数据-可直接运行

项目详细视频讲解介绍：基于机器学习xgboostlgbmadaboost的空气质量预测-完整代码数据可直接运行_哔哩哔哩_bilibili数据展示：运行结果展示：项目代码：fromsklearnimportpreprocessingimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessi
甜辣uu·2024-01-04 16:03

Review of Feature Selection, Dimensionality Reduction and Classification for Chronic Disease Diagnos

ReviewofFeatureSelection,DimensionalityReductionandClassificationforChronicDiseaseDiagnosis-慢性病诊断的特征选择
aab11235·2024-01-04 10:02

机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标

文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵前言前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡
iostreamzl·2024-01-04 09:30

大数据HCIE成神之路之特征工程——特征选择

特征选择1.1特征选择-Filter方法1.1.1实验任务1.1.1.1实验背景1.1.1.2实验目标1.1.1.3实验数据解析1.1.1.4实验思路1.1.2实验操作步骤1.2特征选择-Wrapper
邵奈一·2024-01-04 08:57

DataFrameMapper做特征工程

所以，尽管有sklearn.pipeline这样的流水线模式，但依然满足不了一颗爱折腾数据的心。好在，我找到了一个小众但好用的库——sklearn_pandas，能相对简洁地进行特征工程，使其
Han_Sen·2024-01-04 06:02

python和第三方库怎么打包_python项目打包为第三方库

fromsetuptoolsimportsetupsetup(name='ModelFunction',#包名字version='1.0',#包版本description='Thisisamodeltoolbasedonsklearn
月明朗·2024-01-04 04:28

python数据分析之交叉验证

、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程1、采集数据2、数据预处理3、特征选择
东木月·2024-01-04 00:51

方差对于特征选择上的作用

特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。
叫我老村长·2024-01-03 14:24

机器学习（三） -- 特征工程（2）

（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化2.2.1、***最大最小均值归一化2.2.1、***最大绝对值归一化3、标准化四、特征降维2、特征选择
₫从心·2024-01-03 13:54

逻辑斯蒂回归-建模概率计算（鸢尾花）

中文名：杂色鸢尾)virginica(中文名：弗吉尼亚鸢尾)鸢尾花数据集中每个样本包含有四个特种（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度，花瓣宽度），用于对鸢尾花的分类导入包importnumpyasnpfromsklearnimportd
阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:49

人工智能_机器学习086_DBSCAN算法原理_以及参数详解_聚类过程详细可视化展现---人工智能工作笔记0126

也就是异常值对吧我们要找到的是一般规律,需要一个具有普适性的模型,对于特殊的离群的,异常的值应该会自动忽略掉然后我们首先导包importnumpyasnp数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt画图包fromtsklearn.clus
脑瓜凉·2024-01-03 06:07

分类预测 | Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测

分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测目录分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述基于
机器学习之心·2024-01-02 23:58

sklearn.feature_selection.SelectFromModel利用模型筛选特征

sklearn.feature_selection.SelectFromModel模型筛选特征以随机森林为例，查看随机森林之类的模型使用的特征。
wenjurongyu·2024-01-02 23:11

tf-idf +逻辑回归来识别垃圾文本

引入相关包fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
阿君聊风控·2024-01-02 23:08

sklearn.metrics.roc_curve用法

ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲线,是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真正例率（也就是灵敏度）（TruePositiveRate,T
听风1996·2024-01-02 15:05

大数据机器学习深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库

的基本概述安装和配置如何安装Scikit-learn安装必要的依赖库Scikit-learn的主要特性强大的预处理功能众多的机器学习算法效果评估和模型选择可视化工具Scikit-learn的数据预处理数据清洗数据转换特征提取和特征选择
星川皆无恙·2024-01-02 11:28

python SVM 保存和加载模型参数

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用joblib模块保存和加载SVM模型的参数：保存模型参数：fromsklearnimportsvmfromsklearnimportdatasetsimportjoblib
shimly123456·2024-01-02 09:25

机器学习 | Python实现基于GRNN神经网络模型

这种各向同性的网络结构（IGRNN）可以用作特征选择的包装器。这种方法
机器学习之心·2024-01-02 08:18

牛刀小试-基于LSTM的股票价格预测

首先我们读取股票的数据：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathimportdatetimeasdtfromsklearn.metricsimportmean
AI量化小木屋·2024-01-02 06:48

机器学习预处理：特征工程

良好的特征⼯程可以显著提⾼模型的性能，⽽糟糕的特征选择或构建可能导致模型性能下降。
April123abc·2024-01-02 06:19

CTR的一些基本概念

1.1点击率预估过程1.1.1特征工程（1）特征筛选：特征选择就是选择那些靠谱的Feature，去掉冗余的Feature，对于搜索广告Query和广告的匹配程度很关键；对于展示广告，广告本身的历
三块给你买麻糬_31c3·2024-01-02 00:18

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）

1.1机器学习1.2K均值聚类1.2.1聚类定义1.2.2K-Means定义1.2.3K-Means优缺点1.2.4K-Means算法步骤2、测试2.1K-Means（Python）2.2K-Means（Sklearn
爱看书的小沐·2024-01-01 22:01

【机器学习|Python】sklearn中的特征选择方法

前言本文对sklearn中特征选择模块中的常用方法进行介绍和使用说明，主要介绍工具中的内容，即该库中的相关方法包含的常用接口和基本使用，了解原理可以关注以下两篇文章：【特征选择】Filter-过滤法中的数学原理
Python_P叔·2024-01-01 11:30

自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)

常见的应用有：新闻文章归类，垃圾邮件识别：2.传统机器方法文本分类的传统机器方法，主要包含三个重要核心：文本表示、特征选择、分类算法。放在整体流
komjay·2024-01-01 08:13

数据挖掘 模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN
亖嘁·2024-01-01 07:51

数据挖掘与知识发现：解析关键概念

目录1.引言1.1背景1.2意义与应用2.数据挖掘的基本概念2.1定义与范畴2.1.1数据挖掘的定义2.1.2数据挖掘的范畴2.2数据挖掘过程2.2.1问题定义2.2.2数据采集与清洗2.2.3特征选择
轩Scott·2024-01-01 07:49
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