sklearn逻辑回归第26页

spyder环境下安装xgboost的方法及常见错误

Xgboost一般和sklearn一起使用，但是由于sklearn中没有集成Xgboost，所以才需要单独下载安装。问题描述：xgbo

远方上&肖·2023-10-31 20:35

labelme标注的json数据集转换成coco数据集

软件标注的json文件，把图像和json单个文件生成coco训练的格式importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitnp.random.seed

吃肉不能购·2023-10-31 18:25

解决Pycharm中下载不了sklearn问题

下载过程当你使用Pycharm下载sklearn时，会出现下载失败的问题，本人一开始以为是镜像源的问题；更换了清华的镜像源进行下载，还是出现下载失败的问题。

Alin—林·2023-10-31 18:50

关于pycharm下载sklearn时遇到的一些问题

1、以前一直没注意有关虚拟环境（venv）的问题由于以前在pycharm里pip下载包和库的时候没注意过本地全局环境和虚拟环境的问题，导致现在打开关闭项目总要很久。要切换为虚拟环境：1.1、首先在创建项目的时候要选择创建虚拟环境（pycharm创建的名字默认都是venv）1.2、然后使用cd命令切换到你的项目路径1.3、输入：activatevenv就能切换到虚拟环境，然后在里面pip下载依赖和包

暗雾飘扬·2023-10-31 18:49

python下载sklearn安装包

找到项目这一栏，有一个python解释器然后点击左上方的一个+号，（你不要直接搜sklearn，你下载这个包，你import导入的时候，还是会报错）下一步我们搜索scikit-learn然后下载scikit-learn1.2.21.2.2

flendaxujia·2023-10-31 18:17

sklearn适配版本

cycler0.11.0fonttools4.31.2jieba0.42.1joblib1.3.1kiwisolver1.4.4matplotlib3.5.2mysql-connector-python8.0.30numpy1.22.4packaging23.1pandas2.0.3Pillow10.0.0pip23.1.2psutil5.9.5py4j0.10.9.5pyparsing3.1.0

MARSERERER·2023-10-31 11:02

01_sklearn,安装sklearn，软件环境要求，第三方发行版

涂作权的博客·2023-10-31 11:30

在python中安装指定版本的sklearn库

先将原版本的sklearn版本在cmd中卸载：pipuninstallsklearnpipuninstallscikit-learn检查一些pip中是否还有与sklearn有关项：piplist安装指定版本的

A张馨雨·2023-10-31 11:28

【Scikit-Learn 中文文档】模型评估: 量化预测的质量 - 模型选择和评估 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/model_evaluation.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org

那伊抹微笑·2023-10-31 08:18

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

15. 机器学习 - 支持向量机

逻辑回归预测心脏病在本节课开始呢，我给大家一份逻辑回归的练习，利用下面这个数据集做了一次逻辑回归预测心脏病的练习。本次练习的代码在「茶桁的AI秘籍」在Github上的代码库内，数据集的获取在文末。

茶桁·2023-10-31 03:28

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型

一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance

EdVzAs·2023-10-31 02:53

机器学习基础维基翻译保序回归随机森林 Pipeline处理及简单的sklearn例子分类：机器学习Sklearn

Isotonicregression(保序回归)Innumericalanalysis,isotonicregression(IR)involvesfindingaweightedleast-squaresfitxtoRnwithweightsvectorwtoRnsubjecttoasetofnon-contradictoryconstraintsofthekindxi>=xj.(x分量保序)S

meng_shangjy·2023-10-31 02:20

Spark机器学习之分类与回归

目录分类Classification-----------逻辑回归Logisticregression-------------------二项式逻辑回归Binomiallogisticregression

dingcheng998·2023-10-31 02:49

风控学习：基于逻辑回归构建一张简单的评分卡

3.数据集和代码已经上传，点击下载下载链接导入相关包importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk

爱挠静香的下巴·2023-10-31 02:45

sklearn中的逻辑回归

目录逻辑回归1.1逻辑回归概述1.2为什么需要逻辑回归1.3sklearn中的逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归

Lennng·2023-10-31 02:44

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver

`AllureLove·2023-10-31 02:42

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

一.逻辑回归基本介绍逻辑回归也称作logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

基于【逻辑回归】的评分卡模型金融借贷风控项目实战

背景知识：在银行借贷过程中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段。今天我们来复现一个评分A卡的模型。完整的模型开发所需流程包括：获取数据，数据清洗和特征工程，模型开发，模型检验和评估，模型上线，模型检测和报告。我们先来导入相关的模块：'''获取数据——数据清洗——特征工程——模型训练和开发——模型检验和评估——模型上线和监控'''importpandasaspdimportnu

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

【PCA降维】在人脸识别中的应用

数字生命Allen·2023-10-31 02:37

机器学习算法④—【随机森林】超参数调优实现更高预测准确率

接下来我们来实现这种算法：首先导入模块：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据集划分fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

数字生命Allen·2023-10-31 02:07

如何绘制【逻辑回归】中threshold参数的学习曲线

threshold参数的意义是通过筛选掉低于threshold的参数，来对逻辑回归的特征进行降维。

数字生命Allen·2023-10-31 02:36

大数据进阶之算法——Spark ML库VectorAssemble详解

为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始的多个特征列组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssemble将接受一下的输入列类型：所有数值类型、布尔类型和向量类型。

Clozzz·2023-10-30 17:17

python几种库的安装

库使用清华大学的pandas镜像进行安装：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepandas查看是否安装完成python-mpiplist2.sklearn

ADoubleLiu·2023-10-30 14:32

【零基础学习机器学习】线性回归

目录线性回归介绍求W值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式

why do not·2023-10-30 12:08

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score

Perley620·2023-10-30 12:04

day2-简单线性回归（Simple Linear Regression）

step2:用训练集匹配简单的线性模型（使用sklearn.linear_modle的LinearRegression类，然后在使用LinearRegression类的regressor对象，再用LinearRegression

卡拉肖克璠·2023-10-30 11:09

逻辑回归介绍及statsmodels、sklearn实操

目录1、逻辑回归简要介绍2、statsmodels中实现逻辑回归3、sklearn实现逻辑回归3.1基础案例代码3.2样本不平衡问题处理3.3LogisticRegression模型参数说明3.4模型调优方法

sikadeerlu·2023-10-30 07:28

决策树的优缺点

但请注意，sklearn中的决策树模块不支持对缺失值的处理。3.使用树的成本（比如说，在预测数据的时候）是用于训练树的数据点的数量的对数，相比于其他算法，这是一个很低的成本。

勇者1108·2023-10-30 04:44

2019-06-10

用户画像的流程、方法数据处理中的LabelEncoder和OneHotEncoder总结对比sklearn.preprocessing中LabelEncoder和OneHotEncoder区别数据预处理之独热编码

T_129e·2023-10-30 00:54

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.上期回顾，请参考：Python机器学习算法实践III-随机森林及应用本次分享为大家介绍逻辑回归（LogisticRegression）以及它的应用

MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

机器学习-44-Transfer Learning(迁移学习)

TargetDatalabelled&SourceDatalabelledModelFine-tuning(模型微调)ConservativeTraining(保守训练)LayerTransfer(层迁移)MultitaskLearning

迷雾总会解·2023-10-29 20:51

机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)

异常值和重复值的处理基础知识技术点总结数据列缺失的处理方法1、丢弃（缺失值处理）1、生成一份随机数据2、查看哪些值缺失3、获得含有NA的列4、获取全部为NA的列5、丢弃缺失值2、补全（缺失值处理）1、使用sklearn

943802606·2023-10-29 19:42

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络作业

sklearn提供了用于数据挖掘和分析的简单有效的工具。matplotlib是

JackSerin·2023-10-29 16:29

人工智能基础_机器学习008_使用正规方程_损失函数进行计算_一元一次和二元一次方程演示_sklearn线性回归演示---人工智能工作笔记0048

自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.然后我们来看一下这个y=wx+b线性回归方程.然后我们用上面的代码演示.可以看到首先importnumpyasnp导入numby数据计算库importmatplotlib.pyplotasplt然后导入图形画的库然后:X=np.linspace(0,10,num=30).reshape(-1,1)这段代码的意思是创建一个NumPy数组，

脑瓜凉·2023-10-29 16:47

sklearn 线性回归_Python机器学习之线性回归入门（二）

线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等，就是基于数据集，作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分，最普遍

weixin_39525865·2023-10-29 16:47

机器学习计算一元一次和二元一次方程的系数（sklearn和paddle）

1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])对应yarray([[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90]])求系数afromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegr

xdreamman·2023-10-29 16:47

刀具磨损状态识别（Python代码，MSCNN_LSTM_Attention模型，初期磨损、正常磨损和急剧磨损分类，解压缩直接运行）

正常磨损和急剧磨损）_哔哩哔哩_bilibili环境库：NumPy版本:1.19.4Pandas版本:0.23.4Matplotlib版本:2.2.3Keras版本:2.4.0TensorFlow版本:2.4.0sklearn

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:37

机器学习-朴素贝叶斯之多项式模型

多项式模型：记住一定用于离散的对象，不能是连续的于高斯分布相反，多项式模型主要适用于离散特征的概率计算，切sklearn的多项式模型不接受输入负值因为多项式不接受负值的输入，所以样本数据的特征为数值型数据

qq_38404903·2023-10-29 11:43

实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

spm=1001.2014.3001.55011.数据处理数据集介绍缺失值分析fromsklearn.datasetsimportload

熬夜患者·2023-10-29 10:53

数据科学系列：sklearn库主要模块功能简介

，当我初次接触数据分析三剑客（numpy、pandas、matplotlib）时，感觉每个库的功能都很多很杂，所以在差不多理清了各模块功能后便相继推出了各自教程（文末附链接）；后来，当接触了机器学习库sklearn

IT农民工1·2023-10-29 09:45

机器学习(一) —— 机器学习基础

特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN算法）模型选择与调优facebook案例朴素贝叶斯算法20类新闻分类决策树决策树对鸢尾花数据分类泰坦尼克号乘客生存预测随机森林随机森林对泰坦尼克号乘客的

鼠小米·2023-10-29 09:40

机器学习的练功心法（三）——特征工程

文章目录致谢3特征工程3.1Sklearn工具及数据集3.2数据集3.3数据集的划分3.4特征工程介绍3.4.1为什么需要特征工程3.4.2什么是特征工程3.4.3特征提取3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

R数据分析：多分类逻辑回归

上篇文章给大家写了二分类逻辑回归，今天扩展到多分类：Multinomiallogisticregressionisusedtomodelnominaloutcomevariables,inwhichthelogoddsoftheoutcomesaremodeledasalinearcombinationofthepredictorvariables

Codewar·2023-10-29 07:20

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

Day4.jpg逻辑回归是什么？逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投票。

海之瑶·2023-10-29 06:05

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co

程旭员·2023-10-28 22:33

机器学习sklearn----用随机森林来填充缺失值

在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松的将均值、中值或

iostreamzl·2023-10-28 17:26

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