sklearn逻辑回归第14页

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

一、实验目的1、学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。

alstonlou·2024-01-04 17:03

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

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

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

（10-2-05）贷款预测模型

10.2.5制作模型（1）LogisticRegression（逻辑回归）模型训练LogisticRegression（逻辑回归）模型，并评估其性能。

码农三叔·2024-01-04 07:36

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task3 基于机器学习的文本分类

我们构建了基于词袋模型和TF-IDF的特征提取器，随后构建了岭回归的分类器，并通过更改其各项参数观察变化，最后，使用逻辑回归作为分类器，发现效果大不如岭回归分类器。具体分析随后附上。

AugBoost·2024-01-04 07:45

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

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors：多梯度权重ten

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

【机器学习知识体系】- 逻辑回归篇

逻辑回归模型是什么？在下面这篇文章中，有对其比较简单形象的描述：轻松看懂机器学习十大常用算法在面试时有时会问到LR为什么用sigmoid？

不会停的蜗牛·2024-01-03 17:11

R语言机器学习与临床预测模型56--Logistic回归（逻辑回归）

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01Logistic回归逻辑斯蒂回归就是以对数发生比为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1-P(Y))=B0+B1x。这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。极大似然的直观意义就是，我们要找到一对B0和B1的估计值，使它们产生的对观测的预测概率尽可能接近Y的实际

科研私家菜·2024-01-03 16:45

逻辑回归

1.背景介绍考虑二分类任务，其输出标记，而线性回归模型产生的预测值是实值，于是，我们需将实值转换为0/1值，最理想的是“单位跃迁函数”(unit-stepfunction)即预测值z大于0就判断为正例，小于零则判为反例，预测值为临界值零则任意判断。单位跃迁函数不连续，我们希望找到能在一定程度上近似单位跃迁函数的“替代函数”，并希望它单调可微，对数几率函数(logisticfunction)正是这样

rosyxiao·2024-01-03 14:25

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

把ChatGPT调教成机器学习专家，以逻辑回归模型的学习为例

-Ranedeer-AI-Tutor可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。

机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:20

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

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

阿君聊风控·2024-01-02 23:08

GBDT+LR CTR预估-Kaggle实例[有数据集]

在CTR预估问题的发展初期，使用最多的方法就是逻辑回归

路人乙yh·2024-01-02 20:22

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

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

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

深度学习｜2.2 逻辑回归

引入如上图，给定x，x是指含有某一个特定事物的多个特征组成的向量，P(y=1∣x)P(y=1|x)P(y=1∣x)是指在x的情况下，y被判定为1的概率。简言之，就是在知道多个特征的情况下，将某某东西猜成是某一个特定事物的概率。线性回归的局限性线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值，并不适合去作为一个概率来使用。优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

Python 全栈体系【四阶】（九）

第四章机器学习十二、逻辑回归1.概述1.1什么是逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，常用于二分类。

柠檬小帽·2024-01-01 23:37

【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&深度学习面试笔记

Q.逻辑回归与线性回归有什么区别？Q.什么是逻辑回归的目标函数(损失函数)？Q.如何处理多分类问题？Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

【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

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

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

文章目录1、简介1.1TF1.2IDF1.3TF-IDF2.1TF-IDF(sklearn)2.2TF-IDF(nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF

爱看书的小沐·2024-01-01 00:26

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

机器学习---随机森林宫颈癌分类

1.宫颈癌分类fromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipe

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

机器学习---adaboost二分类、回归

1.adaboost二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_gaussian_quantiles

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:53

sklearn 中matplotlib编制图表

代码#导入pandas库，并为其设置别名pdimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#使用pandas的read_csv函数读取名为'iris.csv'的文件，将数据存储在iris_data变量中iris_data=pd.read_csv('data/iris.txt',sep='\t')#使用groupby方法按照"species"列（即花的种类）

老大白菜·2023-12-31 16:32

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin

戌崂石·2023-12-31 13:58

knn算法预测癌症肿瘤

项目地址https://gitee.com/lxgzhw/sklearn_study源码importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighbo

Python私教·2023-12-31 09:42

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

sklearn 中皮尔森相关性。

老大白菜·2023-12-31 07:15

sklearn学习之用matplotlib绘制鸢尾花（Iris）数据集的两个特征：花萼的长度和宽度

直接上代码sklearnIris数据集是机器学习和数据科学中经常使用的一个标准数据集，用于分类任务fromsklearnimportdatasets#加载Iris数据集iris=datasets.load_iris

老大白菜·2023-12-31 07:14

sklearn的数据集

sklearn的数据集数据集划分数据集接口介绍数据集划分前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。

浅笑_7cad·2023-12-31 06:35

sklearn学习的一个例子用pycharm jupyter

环境运行在jupyter进行开发。即一个WEB端的开发工具。能适时显示开发的输出。后缀用的是ipynb.pycharm也可以支持。但也要提示按装jupyter.或直接用andcoda这里我们用pycharm进行项目创建pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplejupyterlabpipinstall-ihttps://pypi.tuna

老大白菜·2023-12-31 06:55

机器学习归一化和标准化

scikit-learn中实现归一化的API:fromsklearn.preproces

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-31 04:50

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。5：通过截图和模型评估等方法对结果进行分析，分析不同数据中学习率和隐层神经元对与输出结果的影响。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

交叉验证的种类和原理（sklearn.model_selection import *）

交叉验证的种类和原理所有的来自https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#cross-validation-iterators并掺杂了自己的理解。文章目录前言一、基础知识1.1交叉验证图形表示1.2交叉验证主要类别二、部分交叉验证函数（每类一个）2.1Cross-validationiteratorsfori.i.d.

xiaiming0·2023-12-31 01:20

对采集到的温湿度数据，使用python进行数据清洗，并使用预测模型进行预测未来一段时间的温湿度数据。

使用Python对传感器采集到的数据进行数据清洗和预测未来一段时间的温湿度数据，您可以按照以下步骤进行操作：导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

澂玙·2023-12-30 23:22

Sklearn中LabelEncoder与OneHotEncoder的用法和区别

LabelEncoder()简单来说LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号```fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderle=LabelEncoder

mingchen_peng·2023-12-30 17:15

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。

戌崂石·2023-12-30 16:08

2019-11-17

1、数据探索和预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsboston=datasets.load_boston

xias147·2023-12-30 14:45

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