sklearn逻辑回归第27页

python sklearn库中的缺失值填充

今天小萌新复习数据挖掘课程的知识点，当看到缺失值填充（imputationofmissingvalues）部分，被sklearn库中的transform函数搞晕了。

热爱搬砖的栗子同学·2023-10-28 17:18

用TSNE实现特征降维可视化

效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport

In.Z·2023-10-28 09:31

sklearn K-Means 算法的调用

本文介绍Python语言调用sklearn包中K-Means算法实现聚类的方法。

星海浮生·2023-10-28 04:49

机器学习-分类算法-模型选择与调优09

模型选择与调优交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

gemoumou·2023-10-28 02:58

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

机器学习框架sklearn之模型选择与调优

交叉验证将拿到的训练数据，分为训练和验证集。eg：将数据分成4份，其中一份作为验证集，然后经过4次（组）的测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果，又称4折交叉验证。目的：为了让被评估的模型更加准确可信超参数搜索-网格搜索（GridSearch）通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如K-近邻算法中的K值），这种叫超参数，但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超

疯狂的小强呀·2023-10-28 02:54

机器学习：模型评估-sklearn中的评估函数

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。

乐观的摸摸头2017·2023-10-28 02:12

sklearn中的模型评估-构建评估函数准确率评估

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。

lusic01·2023-10-28 02:11

常用回归评价指标：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差（MAPE）、绝对系数R2

喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true

Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

散点图绘制

importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDimportmatplotlib.pyplotasplt

Wenliam·2023-10-27 21:34

【机器学习可解释性】1.模型洞察的价值

此为第一部分，原文链接如果你是入门者，建议先看之前的文章《sklearn快速入门教程》和《机器学习中级教程》。引用格式的文字，非原文的内容，是我在学习过程中，加入一些体会和感想，与小伙伴

cndrip·2023-10-27 20:29

TNSE和PCA

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.datasetsimportMNISTimportnumpyasnpfromsklearn.decompositio

Dominiczz·2023-10-27 19:38

Spark 初探总结

ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归

shaun_x·2023-10-27 18:06

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21

laufing·2023-10-27 18:22

机器学习之KNN学习曲线

实例判断约会匹配精准度1、并未进行标准化或者归一化importpandasaspdimportwarningswarnings.simplefilter("ignore")fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepro

qq_38404903·2023-10-27 17:37

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea

qq_38404903·2023-10-27 17:37

KNN交叉验证

交叉验证实现思路：将训练数据平均分割成K个缝份使用一份数据作为验证数据，其余的作为训练数据计算验证准确率使用通的测试集，重复上述训练对准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计需要引入的包：fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score

qq_38404903·2023-10-27 17:07

Python使用compute_class_weight()函数处理数据不平衡

文章目录简介参数介绍使用示例具体计算过程简介compute_class_weight()函数是sklearn.utils.class_weight模块中的一个函数，用于计算不平衡数据集中每个类别的权重。

琼06·2023-10-27 11:35

支持向量机（SVM）

（2）SVM采用监督学习方式，对数据进行二分类（这点跟逻辑回归一样）。但是，S

轩儿毛肚·2023-10-27 09:04

KNN 和 SVM 图片分类任务代码及细节分享

以下是使用sklearn的KNeighborsClassifier进行图像分类的Python脚本：importosimportcv2importnumpyasnpimportloggingfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccu

：）�东东要拼命·2023-10-27 08:33

GWAS分析基本流程及分析思路

分析基本流程及分析思路数据预处理（DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归

ChrisJO·2023-10-27 08:40

模型保存和加载

1、sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载：estimator=joblib.load

靓仔写sql·2023-10-27 04:01

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

sklearn中也有一个自带的手写数字数据集：共包含1797个数据样本，每个样本描绘了一个88*像素的[0,9

码农充电站pro·2023-10-27 00:04

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法（K-Nearest Neighbor,KNN）

概述举个例子：K值选取距离计算曼哈顿距离，切比雪夫距离关系（相互转化）k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例：判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn

小韭菜~·2023-10-26 23:47

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree)基尼指数(Giniindex)训练过程剪枝sklearn

暴走小辉·2023-10-26 22:12

非常详细的Sklearn介绍

引言Sklearn(全称Scikit-Learn)是基于Python语言的机器学习工具。

奔跑的码农·2023-10-26 20:19

机器学习 | sklearn库

目录一、样本及样本的划分1.1样本划分1.2划分样本的方法二、导入或创建数据集2.1导入sklearn自带的样本数据集2.2利用sklearn生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1

天下弈星~·2023-10-26 20:26

knn相似性搜索

importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportNearestNeighbors#创建一些样本数据X=np.array([[1,2],[1.5,1.8],

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

机器学习实验六：决策树-海洋生物例子

#创建数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportgraphvizdefcreateDataSet

Blossom i·2023-10-26 18:19

Python深度学习实战-基于tensorflow原生代码搭建BP神经网络实现分类任务（附源码和实现效果）

实现代码importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

数据杂坛·2023-10-26 18:00

决策树工程化

随机森林1.决策树关键变量说明2.工程化代码（这里以python代码作为示例）决策树工程化基本决策树1.决策树关键变量说明importm2cgenasm2cfromioimportStringIOfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.tre

HawardScut·2023-10-26 18:58

机器学习之集成学习

集成学习baggingbagging:#导入算法包以及数据集fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.ensembleimportBaggingClassifierfromsklearnimporttreefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimport

Leee_song·2023-10-26 12:29

神经元谈到深度神经网络

序列文章上文[《一文速览机器学习的类别（Python代码）》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907)提到逻辑回归并做了简单介绍。

算法进阶·2023-10-26 12:59

从神经元谈到深度神经网络

作者|泳鱼来源|算法进阶本文将从神经元到逻辑回归模型结构，并将其扩展到深度深度网络模型。一、谈谈智慧对于人类智慧奥秘的探索，不同时代、学科背景的人对于智慧的理解及其实现方法有着不同的思想主张。

AI科技大本营·2023-10-26 12:56

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning

yzy_1117·2023-10-26 10:09

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1参数2.2.2常用的方法2.2.3应用2.3SelectFpr2.3.1参数2.3.2常用的方法2.3.3应用2.4SelectFdr2.4.1参数2.4.2常用的方法2.4.

AI AX AT·2023-10-26 10:36

机器学习sklearn

1.机器学习概述1.1人工智能概述1.1.1机器学习与人工智能、深度学习的关系机器学习是人工智能的实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来的1.1.2机器学习深度学习的应用场景传统预测图像识别自然语言处理1.2什么是机器学习1.2.1定义机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测1.2.2数据集的构成特征值+目标值（比如说房屋的特征是特征值，房屋的价格是目标值）对于每一行

学不会就继续学·2023-10-26 10:05

sklearn机器学习之特征选取（feature_selection）

1.导入相应包importpandasaspdfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierasKNNfroms

yueyuebushihuai·2023-10-26 10:31

机器学习Sklearn Day1

机器学习sklearnDay1什么是sklearnscikit-learn，又写作sklearn，sklearn是一个开源的基于python语言的机器学习工具包它通过Numpy，SciPy和Matplotlib

birdooo·2023-10-26 10:00

【机器学习】sklearn特征值选取与处理

sklearn特征值选取与处理文章目录sklearn特征值选取与处理1.调用数据集与数据集的划分2.字典特征选取3.英文文本特征值选取4.中文特征值选取5.中文分词文本特征抽取6.TfidfVectorizer

乒铃乓啷的菠萝吹雪·2023-10-26 10:55

逻辑回归

逻辑回归二分类情况对于二分类问题，在线性可分的情况下，试图构建一个判别式W′X′+b{W'X'+b}W′X′+b，为了便于操作将判别式增广为WX{WX}WX。

Gowi_fly·2023-10-26 07:20

Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)

代码实现导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimport

阡之尘埃·2023-10-26 03:01

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理论（七）模型泛化)(小小：机器学习理论（八）逻辑回归

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

人工智能基础_机器学习003_有监督机器学习_sklearn中线性方程和正规方程的计算_使用sklearn解算八元一次方程---人工智能工作笔记0042

然后我们再来看看,如何使用sklearn,来进行正规方程的运算,当然这里首先要安装sklearn,这里如何安装sklearn就不说了,自己查一下首先我们还是来计算前面的八元一次方程的解,但是这次我们不用

脑瓜凉·2023-10-26 02:44

python中plt.hist_关于python中plt.hist参数的使用详解

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportmatplotlib.pyplotaspltiris=load_iris()s=iris.data[iris.target

半次元·2023-10-25 16:36

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过sklearn

我是小白呀·2023-10-25 14:41

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；运行结果：（大概要运行4分钟左右）代码：importpandasaspdimportosdefhamming

Blossom i·2023-10-25 13:33

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络

1.1sigmoidS形曲线，早期用于卷积层，通常用于逻辑回归任务的最后一层输出tensorflow对应api：tf.nn.sigmoid()分类中通常和损失函数一起使用1.2relu线性整流函数，通常用于卷积层和全

努力不秃头的小仙主·2023-10-25 11:19

【机器学习】集成学习Boosting

文章目录集成学习BoostingAdaBoost梯度提升树GBDTXGBoostxgboost库sklearnAPIxgboost库xgboost应用集成学习集成学习（ensemblelearning）

高朗·2023-10-25 10:32

推荐频道

sklearn逻辑回归