sklearn逻辑回归参数设置

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。
NLP_wendi·2023-12-14 18:34

【Jmeter】Jmeter基础6-Jmeter元件介绍之前置处理器

示例：2.6.2、用户参数作用：进行参数设置，在取样器中实现参数化参数说
zwhnsh·2023-12-14 18:57

做数据分析为何要学统计学（10）——什么是回归分析

在python中有多个软件包可以用于回归分析，在这里我们选择sklearn软件包中的LinearRegression
interbigdata·2023-12-14 18:13

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
明朝百晓生·2023-12-14 17:01

EasyExcel 工作原理

前言以post方式在controller层接收excel文件，controller方法的参数设置为：@RequestParam(“excelFile”)MultipartFilefile。
讲不出 再见·2023-12-14 16:54

MachineLearning 学习计划

并让自己能够在未来的一年里保持下去自身情况分析：目前读研中，研一，计算机专业，本科信息管理（偏管理类），计算机相关知识掌握不多，目前所能掌握的语言只有C和Python，除此之外也有一些pandas、numpy，以及一丢丢的爬虫和一丢丢的sklearn
怀柔小龙虾·2023-12-14 15:32

机器学习 sklearn 中的超参数搜索方法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录超参数搜索默认参数GridSearchCVRandomizedSearchCVHalvingGridSearchCVHalvingRandomSearchCV超参数搜索在建模时模型的超参数往往会对精度
小嗷犬·2023-12-14 15:31

【基于LSTM的电商评论情感分析：Flask与Sklearn的完美结合】

基于LSTM的电商评论情感分析：Flask与Sklearn的完美结合引言数据集与爬取数据处理与可视化情感分析模型构建Flask应用搭建词云展示创新点结论引言在当今数字化时代，电商平台上涌现出大量的用户评论数据
爱欲无极·2023-12-14 13:32

超详细MySQL数据库优化

同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1.优化一览图超详细MySQL数据库优化2.优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置
勤奋的码农·2023-12-07 00:22

【数学建模】统计领域的逻辑回归（分类变量相关性检验、优势比OR、包含分类变量的多元逻辑回归）

统计领域的逻辑回归0指导方针1分类变量之间的相关性检验1.1分类变量相关性的示例1.2列联表分析1.3信用风险建模案例1.3.1制作两分类变量交叉表并求解交叉频率1.3.2相关性判定1.3.3p值与显著性水平
lys_828·2023-12-06 22:37

深度学习好文记录，反复学习

机器学习，深度学习一些好文_一只菜得不行的鸟的博客-CSDN博客卷积神经网络学习路线（五）|卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？
Codiplay·2023-12-06 20:18

Python报错：ImportError: cannot import name XXX

Python报错：ImportError:cannotimportnameXXX起因：在使用sklearn部分包库时出现该问题。尝试多种方法无果。
春风惹人醉·2023-12-06 19:26

对抗生成网络-G与D的loss异常问题

我总结了一下几点原因：生成器损失为1或者大于1通常表明生成器的训练可能存在问题，这可能是由于训练不稳定、超参数设置不当或网络结构问题引起的。
普通研究者·2023-12-06 18:02

GraphPad Prism 9 for mac/win，新增超强大功能！重大更新！

新功能将你的分析和绘图带向新的维度新的分析：主成分分析（PCA）新的分析：主成分回归（PCR）新的图形：从多元变量数据绘制气泡图新的图形：从t检验生成评估图扩展的分析：多元t检验选项（配对，非参数，等等）扩展的分析：从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值提升数据表列数上限对多变量数据表的大量改进自动向图形中增加多重比较结果
科研小行星·2023-12-06 14:07

【PyTorch】优化分析

文章目录1.模型训练过程划分1.1.定义过程1.1.1.全局参数设置1.1.2.模型定义1.2.数据集加载过程1.2.1.Dataset类：创建数据集1.2.2.Dataloader类：加载数据集1.3
盛世隐者·2023-12-06 09:59

机器学习实验二：决策树模型

贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验内容四、实验步骤1.数据集引入及分割2.训练决策树3.利用CCP进行后剪枝总结一、实验目的（1）了解pandas和sklearn
Magic171·2023-12-06 07:50

肘方法确定聚类数k_肘方法确定KMeans聚类的最佳K值

每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着K的增大先减小后增大，所以可以求出最小的平均畸变程度从图中可以看出图片像一只手肘，肘处的K即为最佳K值：K=2importnumpyasnpfromsklearn.cluster
几处笙歌·2023-12-06 04:05

在python的Scikit-learn库中，可以使用train_test_split函数来划分训练集和测试集。

fromsklearn.mo
小桥流水---人工智能·2023-12-06 02:47

Spring定时任务@Scheduled的使用

Spring定时任务@Scheduled的使用说明简单的使用一些常用的cron表达式其他参数设置可以把定时任务的配置放到配置文件中，根据实际情况要修改时，不需要重新编译代码(需重启服务)优缺点使用多线程补充
佬涛·2023-12-06 01:58

sklearn2pmml安装使用

公司代码是Java，但是算法部分使用了Python的sklearn，考虑用sklearn2pmml生成pmml文件，再由java调用，实现跨平台使用。
Aiah_Wang·2023-12-05 23:24

如何修改这个报错：AttributeError: 'PolynomialFeatures' object has no attribute 'get_feature_names'...

为了解决这个问题，有以下几个可能的解决方案：确保你的sklearn库版本是最新的。get_feature_names()方法在一些旧版本的sklearn中可能不存在。
优游的鱼·2023-12-05 22:48

已解决：‘TfidfVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘

get_feature_names_out→get_feature_names本人解决方法：get_feature_names→get_feature_names_out原因：在网上复制的版本太旧，与当前sklearn
丂也·2023-12-05 22:48

已解决该问题‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names_out‘

出现该问题主要是由于sklearn的版本问题，有的过于老，有的过于新，针对新老不同版本的解决方法如下：#sklearn旧版本tf_feature_names=tf_vectorizer.get_feature_names
六日～·2023-12-05 22:47

报错：‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘

原因：电脑上的sklearn是最新的，但是语法是老版的代码，所以语法并不支持使用。
aiio-·2023-12-05 22:16

Jupytor运行pyLDAvis输出结果时报错：TypeError: drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

初始代码：pyLDAvis.enable_notebook()pic=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf,tf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(pic
MOMEI19172786909·2023-12-05 22:46

保姆式解决使用pyLDAvis对LDA可视化报错问题：‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘的问题

条消息)已解决AttributeError:‘CountVectorizer‘objecthasnoattribute‘get_feature_names‘_袁袁袁袁满的博客-CSDN博客看了帖子后发现是sklearn
NINI_likelike·2023-12-05 22:15

python机器学习

文章目录机器学习1.sklearn库1.1使用sklearn库提供的数据集1.2数据集的划分1.3特征工程1.3.1特征抽取1.3.1.1字典特征提取：类别->one-hot编码1.3.1.2文本特征抽取
FF_y·2023-12-05 20:52

Tomcat漏洞复现CVE-2017-12615&CVE-2020-1938&弱口令

非默认配置），将配置文件conf/web.xml中的readonly设置为了false，导致可以使用PUT方法上传任意文件，但限制了jsp后缀的上传根据描述，在Windows服务器下，将readonly参数设置为
种树人1·2023-12-05 19:44

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn
星宇星静·2023-12-05 16:42

KNN算法实战-健康医疗

健康医疗算法建模knn算法建模构建微观数据和疾病之间的关系knn调整超参数，准确率提升数据归一化、标准化，提升更加明显算法实战导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl
阿龙的代码在报错·2023-12-05 10:47

Course2-Week2-神经网络的训练方法

1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和Softmax函数3.1多分类问题3.2逻辑回归的推广
虎慕·2023-12-05 09:01

时间序列预测 | SVM时间序列预测建模，单步、多步（Python）

（1）代码解读scikit-learn提供了3种支持向量机(SVM)的回归器：sklearn.svm.SVR、sklearn.svm.NuSVR和sklearn.svm.LinearSVR：（a）SVR
码农腾飞·2023-12-05 06:24

基于支持向量机进行时间序列预测（Python）

1、导入库包importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error
镜子kk·2023-12-05 06:23

人工智能算法

决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python）：#线性回归示例fromsklearn.linear_modeli
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

十五、机器学习进阶知识：K-Means聚类算法

文章目录1、聚类概述2、K-Means聚类算法原理3、K-Means聚类实现3.1基于SKlearn实现K-Means聚类3.2自编写方式实现K-Means聚类4、算法不足与解决思路4.1存在的问题4.2
七层楼的疯子·2023-12-05 05:25

数据不平衡处理方式之过采样和欠采样（Python代码）

sklearn.datasets.make_classification官方地址：https://www.w3cschool.cn/doc_scikit_learn/scikit_learn-modules-generated-sklearn-datasets-make_classification.htmlsklearn.datasets.make_classification
gao_vip·2023-12-05 03:15

postgresql pg_hba.conf 配置详解

pg_hba.conf配置详解TYPE参数设置TYPE表示主机类型，值可能为：若为local表示是unix-domain的socket连接，若为host是TCP/IP
明算科·2023-12-05 01:06

如何获取阿里巴巴中国站获得搜索词推荐 API （获得1688商品详情item_get_specifications获得跨境属性item_search按关键字搜索商品item_search）

本文将详细介绍阿里巴巴中国站获得搜索词推荐API的使用方法、参数设置、返回值处理等内容，并给出相应的示例代码和图片。
sa10027·2023-12-04 19:12

如何获取阿里巴巴中国站按图搜索1688商品（拍立淘） API接口（item_search_img-按图搜索1688商品（拍立淘））

为了方便开发者快速获取按图搜索1688商品（拍立淘）API接口，本文将详细介绍该接口的使用方法、参数设置、返回值处理等内容。二、问题建模了解拍立淘功能和API接口首
sa10027·2023-12-04 19:40

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics
teacher_ma_·2023-12-04 18:55

面试官：ES6中函数新增了哪些扩展?

一、参数ES6允许为函数的参数设置默认值function log(x, y = 'World') {  console.log(x, y);}console.log('Hello') // Hello 
动感超人，·2023-12-04 17:21

050B 基于最大熵模型软件（MaxEnt）和ArcGis地理系统的分布区（适生区）预测教程

课程内容目录（课程标题即课程内容）：050B-1视频附带资料下载和密码：软件-数据-地图-文献下载-持续更新050B-2MaxEnt最大熵分布预测软件的下载安装050B-3ArcGis10.2软件的下载安装和参数设置
生信小窝·2023-12-04 17:19

058B--GARP生态位模型分布区预测高阶教程------ 2022-10

需要软件和数据准备说明058B-3GARP软件安装方法和说明058B-4环境数据格式说明和处理058B-5GARP所需数据处理与文件生成058B-6物种分布数据格式说明和处理058B-7GARP-采用基础参数设置来预测分布区教程
生信小窝·2023-12-04 17:19

050B 基于最大熵模型软件（MaxEnt）和ArcGis地理系统的分布区（适生区）预测基础教程 更新2022-12

050B-1课程附带资料050B-2最大熵模型软件（MaxEnt）的下载安装和不同打开方式演示（电脑参数配置）050B-3ArcGis10.2软件的下载安装和参数设置-附带软件包050B-4ArcGis10.4
生信小窝·2023-12-04 17:19

DesktopGarp软件安装包及其安装报错解决办法

需要软件和数据准备说明058B-3GARP软件安装方法和说明058B-4环境数据格式说明和处理058B-5GARP所需数据处理与文件生成058B-6物种分布数据格式说明和处理058B-7GARP-采用基础参数设置来预测分布区教程
生信小窝·2023-12-04 17:48

marxan系统保护规划教程更新-2021.10

教程附带资料（软件+数据+参考文献+实验方法等）059A-02基础理论课程-模型介绍等059A-03软件分析流程（技术路线）说明059A-04Marxan软件下载和官网介绍059A-05ArcGIS软件安装和参数设置
生信小窝·2023-12-04 17:47

059A Marxan系统保护区规划教程

059A-01教程附带资料059A-02基础理论课程-模型介绍等059A-03Marxan软件下载和官网介绍059A-03-1ArcGIS软件安装和参数设置059A-04Marxan数据分析流程说明059A
生信小窝·2023-12-04 17:17

影像组学学习笔记(17)-Lasso相关的两幅图

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(17)主要介绍:lasso相关的两幅图的python实现导入各种包importpandasaspdimportsklearnfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.linear_modelimportLasso
北欧森林·2023-12-04 17:35

【Java多线程】多线程实现异步调用结果返回

小栗子首先我们先要创建一个线程池，可以根据自己的需求创建，什么IO密集型参数设置，CPU密集型参数的设置。这里我们仅仅想让10个任务一起跑。
我的需求呢·2023-12-04 13:40

c++中函数的默认参数

函数的默认参数：C++中的函数形参可以设置默认参数，设置时需要注意以下几点：1.是指默认参数时，某个参数设置了默认参数从这个参数开始后面的每一个都要设置2.函数的声明和定义处设置默认阐述只能一处设置3.
爱喝水的泡泡·2023-12-04 12:02
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