sklearn逻辑回归参数设置

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛·2024-01-10 11:10

选择三个机器学习算法，代码实现 ，并选择一个数据集进行性能分析

以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selec
Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IP
erterhgj·2024-01-10 11:16

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。
大雾的小屋·2024-01-10 10:08

第20周-2022-05-17

内存空间优化Tomcat的JVM参数设置JAVA_OPTS="-server-Xms4g-Xmx4g-XX:NewSize=-XX:MaxNewSize="-server：服务器模式-Xms：堆内存初始化大小
铛铃叮·2024-01-10 10:14

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

sklearn.ensemble库中的VotingClassifier和VotingRegressor，它们分别实现了对回归任务和分类任务的预测模型投票机制。
Avasla·2024-01-10 10:24

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

1.了解数据##导入相关模块和数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.li
Avasla·2024-01-10 10:53

汽车价格预测回归分析模型

内容简介：本文使用python的sklearn库对汽车历史价格信息进行回归分析，包括数据预处理、特征相关性分析等步骤，最后利用lasso回归建立价格预测模型。
Avasla·2024-01-10 10:53

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-10 10:19

【inpho精品教程】07 动连点自动提取和区域网平差

【inpho精品教程】07动连点自动提取和区域网平差文章目录【inpho精品教程】07动连点自动提取和区域网平差一、数据及参数检查二、参数设置三、运行四、连接点提取失败的原因五、连接点较差的原因一、数据及参数检查在动连点自动提取和区域网平差之前
小喜头鱼·2024-01-10 07:35

Agisoft Metashape 照片批量转格式

AgisoftMetashape照片批量转格式、压缩`文章目录AgisoftMetashape照片批量转格式、压缩前言一、加载照片二、转换照片（ConvertImages）#2.1参数设置#2.2运行#2.3
小喜头鱼·2024-01-10 07:34

Photoshop 批量照片转格式

Photoshop批量照片转格式文章目录Photoshop批量照片转格式前言一、打开Photoshop软件二、打开图像处理器三、参数设置四、运行前言在工作和学习中，我们可能会遇到需要处理多张图片、更改多张图片格式的情况
小喜头鱼·2024-01-10 07:04

【inpho精品教程】05 无人机数据预处理（导入Metashape 空三成果）

精品教程】05无人机数据预处理（导入Metashape空三成果）前言一、AgisoftMetashape导出去畸变影像二、AgisoftMetashape导出inpho工程三、inpho导入工程四、相机参数设置五
小喜头鱼·2024-01-10 07:02

Agisoft Metashape 地面点分类参数设置

AgisoftMetashape点云分类之地面点分类参数设置文章目录AgisoftMetashape点云分类之地面点分类参数设置前言一、分类地面点参数二、农村及城区有房屋地区二、植被区域分类三、侵蚀半径
小喜头鱼·2024-01-10 07:26

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IPA重签名与安装测试的步骤。
iOS学霸·2024-01-10 06:37

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西
shlyyy·2024-01-10 06:01

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

pip install simctg 报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The‘sklearn’PyPIpackageisdeprecated,use‘scikit-learn’ratherthan‘sklearn
Wwwilling·2024-01-10 06:07

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IP
劝君更尽一杯酒1·2024-01-10 05:47

notes_sklearn_交叉验证

目录1.简介2.计算CV指标2.1cross_val_score()2.2预处理&Pipeline2.3cross_validate()2.4cross_val_predict()3.CV迭代器3.1独立同分布数据的CV迭代器1）k-fold2）RepeatedK-Fold3）LeaveOneOut(LOO)4）LeavePOut(LPO)5）Randompermutations(Shuffle&
子诚之·2024-01-10 00:10

自动驾驶（四十五）---------汽车标定-XCP简述

汽车标定是传统汽车行业很重的工作，需要大量人员从事标定工作，ECU中的程序由软件工程师进行设计，而工程师不可能把这些参数设置成合理的值，这些值是需要在实验中根据汽车数学模型进行设置，XCP就提供了这种标定的方式
一实相印·2024-01-09 23:50

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IP
不是不爱是太坏·2024-01-09 22:16

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IP
咕咕咕叽叽叽1·2024-01-09 21:04

数据库连接数设置多少合适？

引子很多工程师习惯于使用一个组件时，参数设置依赖于默认值。或者有时候希望依赖数据分析获取到更合适的值，最终发现考虑的数据过于片面或者数据难以收集最终还是拍脑袋决定了参数的大小。
编程一生·2024-01-09 20:30

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IP
ergdfhgerty·2024-01-09 20:07

golang 记录一次协程和协程池的使用，利用ants协程池来处理定时器导致服务全部阻塞

接收消息，根据参数设置定时器进行重发。通过这里新建kafka服务，并在kratos框架的依赖注入使用。
Climber47·2024-01-09 19:07

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IP
宝宝别生气了·2024-01-09 19:00

【教程】代码混淆详解

首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍IpaGuard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IPA重签名与安装测试的步骤。
不写⁠代码没饭吃·2024-01-09 19:29

PCA和NMF

主成分能够尽可能保留原始数据的信息详细介绍可以参考：《主成分分析（PCA）原理详解（转载）》一、数据降维以sklearn.datasets的load_wine酒数据为例
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

Activiti6.0整合SpringBoot2.0学习(三)

条件设置在设置排他网关的条件的时候，默认路线的条件不用在流程图上设置什么，但是在后台设置参数变量的时候也需要把参数设置为空字符串("")variables1.put("operate","");//
KevinZc·2024-01-09 18:45

【sklearn练习】datasets的使用

示例（1）fromsklearn.datasetsimportfetch_olivetti_facesfaces=fetch_olivetti_faces()2、load类
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。以下是一些常见的preprocessing模块中的功能和用法示例：标准化特征（FeatureScaling）：使用StandardScaler类可以对特征进行标准化，使其具有零均值和单位方差。这对于许
我感觉。·2024-01-09 18:51

【sklearn练习】鸢尾花

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
我感觉。·2024-01-09 18:21

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。
会python的小孩·2024-01-09 18:38

xgb模型json转pmml

二方案：方法一：通过python的方式需要安装sklearn2pmml和nyoka。两个包借助于xgboost_to_pmml方法和PMMLPipeline对象实现纯python代
zcc_0015·2024-01-09 15:31

Matlab实现标准化和归一化

一直使用python的sklearn库对数据进行标准化（归一化）处理，已经习惯了sklearn的一套操作（MinMaxScaler,StandardScaler）,但是最近项目需要使用Matlab，所以记录一下
Mobius8086·2024-01-09 12:56

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:
蓝桉802·2024-01-09 12:47

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量
晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目
竹廿金·2024-01-09 08:53

【Python机器学习】构造决策树

如果不防止过拟合：fromsklearn.treeimportDecision
zhangbin_237·2024-01-09 08:28

制表位的使用

效果：1、快速打开2、处理前3、选中待编辑内容，打开制表位4、参数设置5、设置后效果6、名字前按Tab键7、处理效果8、处理效果9、清除制表位，会影响已排版的内容10.
ye00ye·2024-01-09 03:41

逻辑回归（LR）----机器学习

基本原理逻辑回归（LogisticRegression，LR）也称为"对数几率回归"，又称为"逻辑斯谛"回归。
普通研究者·2024-01-08 23:44

2018-12-03 机器学习打卡 逻辑回归

14课逻辑回归——非线性逻辑函数的由来逻辑回归LogisticRegression（LR）LR是一种简单、高效的常用分类模型由来指数增长：几何级数对指数函数的上限修正用逻辑函数来描述人口增长的情况，直
Rackar·2024-01-08 18:56

Efficient Classification of Very Large Images with Tiny Objects（CVPR2022）

文章目录基本参数设置ColonCancer10折交叉验证（不带对比学习N=10）10折交叉验证（带对比学习N=10）N=5N=50λ=1.0λ=0采用Tanh而非Relu基本参数设置dataset：coloncancerTenCrossValidation
怎么全是重名·2024-01-08 18:21

NDK----C++篇（四）C++运算符重载

说明：1、C++语言中的运算符基本上都在写在类内部的，这样可以直接访问私有成员2、内部运算符重载时，将操作符的参数设置为const+引用,一是防止修改，二是引用不会引起浪费性能的问题（只是别名）3、前置
初夏的雪·2024-01-08 14:58

卷积自编码去噪（基于pytorch）

pan.baidu.com/s/10hZI4a-8I9cNJWw_baCD1Q提取码：ykerimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskimage.utilimportrandom_no
JiYH·2024-01-08 12:45

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。
奈何qiao·2024-01-08 10:55

超维空间M1无人机使用说明书——51、ROS无人机使用AR二维码识别与定位

标签可以由自己任意创建，具体方法会在文中给出，摄像头可以通过识别AR标签大小和姿态获取到标签对应的ID和位置等信息，实现识别与定位注意：进行AR标签识别的时候，需要进行一些设置，主要是摄像头的校准和AR标签参数设置
南京超维空间智能科技有限公司·2024-01-08 09:24
上一页 12 13 14 15 16 17 18 19 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他