sklearn随机森林第8页

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

在sklearn库中，SVM模型提供了简单易用的API，使得开发者可以方便地应用SVM算法解决实际问题。本文将介绍SVM的原理和在sklearn中的使用案例，帮助大家更好地理解和应用该模型。

python慕遥·2024-01-16 07:12

Keras(十四)tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用

一，准备csv文件importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras

TFATS·2024-01-15 17:56

train_test_split参数解释

创建时间：2021.10.20在训练时我们时常需要划分数据集，这时常常使用sklearn.model_selection.train_test_split函数常用方法：X_train,X_test,y_train

本卡·2024-01-15 09:17

集成学习入门 - 1 混合训练数据

决策树#决策树fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX

薛东弗斯·2024-01-15 06:06

影像组学学习笔记(23)-主成分析PCA、降维和特征筛选的区别

PCA，影像组学降维和特征筛选的区别0.PCA(Principalcomponentanalysis)的数学原理PCA.JPG导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.preprocessingimportS

北欧森林·2024-01-15 05:40

2. 特征预处理（归一化、标准化、缺失值处理）

3.缺失值类别型数据：one-hot编码时间类型：时间的切分sklearn特征预处理apisklearn.preprocessing(1)归一化归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1

butters001·2024-01-15 03:48

sklearn快速实现python机器学习算法

sklearn又写作scikit-learn基于python的高效机器学习算法应用，开源机器学习工具包官网，里面有全英的教程和示例工程应用中，自己使用python从头实现一个算法耗时耗力，还难以保证架构清晰

阿航626·2024-01-14 09:52

【sklearn练习】模型评估

一、交叉验证cross_val_score的使用1、不用交叉验证的情况：from__future__importprint_functionfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifie

我感觉。·2024-01-14 09:47

机器学习经典案例----鸢尾花的两种写法

以下直接上代码示例#导包fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#标准化fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier

码农zz·2024-01-14 08:13

sklearn岭回归

文章目录基本原理sklearn实现基本原理最小二乘法的判定条件是min⁡w∥Xw−y∥22\min_w\VertXw-y\Vert_2^2wmin∥Xw−y∥22其中，min⁡wF(w)\min_wF(

微小冷·2024-01-14 08:08

机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow---第三章笔记

fromsklearn.datasetsimportfet

Cool_Pomelo·2024-01-14 03:38

KernelSHAP vs TreeSHAP

缺点是它只能用于基于树的算法，如随机森林和xgboost。另一方面，KernelSHAP是模型不可知的(modelagnostic)，这意味着它可以与任何机器学习算法一起使用。

没有人比我更懂暴力算法·2024-01-13 23:36

大数据毕业设计：房屋数据分析可视化系统预测算法可视化商品房数据 Flask框架（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、re

vx_biyesheji0001·2024-01-13 22:12

ML12-朴素贝叶斯分类

主要内容包含： 1.NaiveBayes的分类思想； 2.NaiveBayes分类的数学基础； 3.NaiveBayes分类算法实现； 4.NaiveBayes算法的sklearn调用； 5.

杨强AT南京·2024-01-13 18:03

随机森林调参方法

一、默认参数打印随机森林学习器的默认参数配置：1、bootstrap=True2、criterion='mse'3、max_depth=None4、max_features='auto'5、max_leaf_nodes

Trouville01·2024-01-13 17:28

【卡方检验（Chi-Squared Test）的原理简介】

文章目录卡方检验（Chi-SquaredTest）的原理简介1.卡方检验的流程借助scipy进行卡方检验3连续变量的卡方检验4借助sklearn进行卡方检验特征筛选卡方检验（Chi-SquaredTest

今天也要加油丫·2024-01-13 13:34

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

【sklearn练习】鸢尾花

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier

cjz0422·2024-01-13 10:30

机器学习学习笔记（八）多项式回归与模型泛化

对非线性的数据进行处理，相应的预测----添加新的特征：原有的特征进行多项式组合scikit-learn中的多项式回归PolynomialFeatures构建特征导包：fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures

下雨天的小白鞋·2024-01-13 08:21

【机器学习】聚类算法（三）

6.3如何选择合适的K值6.4谱聚类的应用场景示例代码1：对鸢尾花数据集进行聚类，并绘制结果#导入所需的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.clusterimportKMeansf

十年一梦实验室·2024-01-13 07:30

机器学习系列--R语言随机森林进行生存分析（2）

随机森林（Breiman2001a）（RF）是一种非参数统计方法，需要没有关于响应的协变关系的分布假设。RF是一种强大的、非线性的技术，通过拟合一组树来稳定预测精度模型估计。

天桥下的卖艺者·2024-01-13 03:55

机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测

我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是object的类型的话，都需要转换成数字才能够使用筛选特征处理缺失值#1.导入所需要的库importpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionT

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

集成学习是一类机器学习算法，主要用于分类和回归任务，基本思想是结合多个弱模型变成一个强模型。本文自网络资料参考整理而来，参考列表在文末。本文重点描述方法原理和基本过程，具体推导请参考文末链接。1.分类决策树基本特征：每个叶子节点是一个决策分类，比如买这件商品或者不买；比如去A商场还是B、C商场。每个中间节点是一个特征的判断。分裂决策：信息增益。遍历每个特征，每种决策（离散变量可以为多扇出，连续变量

Caucher·2024-01-13 02:11

利用numpy+sklearn+matplotlib演示如何创建和训练线性回归模型

通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子，其中我们想要根据房屋的大小（平方英尺）来预测其市场价格。业务场景假设你的任务是帮助一个房地产公司预测不同大小房屋的市场价格。你有一份包含过去销售记录的数据集，其中包含了每个房屋的大小（平方英尺）和最终售价。目标使用线性回归模型根据房屋大小来预测房屋价格。步骤数据准备：从数据集中收集房屋大小和价格数据。数据预处理

薛定谔的zhu·2024-01-12 23:12

task 12 集成学习

importosimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVC

罐罐儿111·2024-01-12 19:37

基于K-Means聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】

项目背景本数据集来自一家德国银行，由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户，这也就说明了，这些客户都是通过了贷款申请的，通过可视化分析对数据进行初步探索，并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体，由于数据集中缺乏直接的客户贷款风险标签，我们无法直接评估风险分类的准确性，因此，再次采用聚类分析（不考虑客户贷款风险特征），将数据分为四个类别，分类结果与实际相符，可以

神仙别闹·2024-01-12 15:47

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp

Element_南笙·2024-01-12 14:58

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

主成分分析（PCA）

1）对向量X进行去中心化（2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或1（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量（4）选取最大的k个特征值及其特征向量（5）用X与特征向量相乘python实现：fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpdefpca

fallinmix·2024-01-12 11:17

【Python机器学习】SVM——预处理数据

“人工”处理方法：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

机器学习-0基础

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn

猿戴科·2024-01-12 09:47

【机器学习】聚类算法（二）

十年一梦实验室·2024-01-12 06:16

机器学习_8、支持向量机

支持向量机解决鸢尾花数据集分类问题#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data

Element_南笙·2024-01-12 06:46

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros

Element_南笙·2024-01-12 06:45

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林

小艳加油·2024-01-12 06:37

树莓派折腾记之安装tensorflow，sklearn，nodejs

aarch64架构的资源总是很有限，但还是能从各种地方找到安装方案如果安装了conda，则可以从anaconda官网选择对应架构的包安装tensorflow没装conda安装tensorflow前往Github找到tensorflow安装包wgetyour_package安装依赖sudoapt-getinstalllibhdf5-dev若在虚拟环境则使用pipinstallh5pysudoapt-

玩toy具car车·2024-01-12 06:09

数据科学和人工智能技术笔记十七、聚类

十七、聚类作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0凝聚聚类image#加载库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering

布客飞龙·2024-01-12 06:08

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林

WangYan2022·2024-01-12 06:02

经典案例——利用 KNN算法对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris

小林打怪中·2024-01-12 06:26

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。

wufeil·2024-01-12 04:26

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

草明·2024-01-11 23:57

【学习笔记】Python进行数据清洗

除此之外，up主的缺失值处理是直接用均值进行替代，个人觉得不是很严谨，所以替换成了随机森林算法填补缺失值。需要注意的是，正常的顺序应该

砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

Python实现深度迁移学习-CIFAR100-ResNet50

Pandasandnumpyfordatastructuresandutilfucntionsimportscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandpd.options.display.max_colwidth=608#ScikitImportsfromsklearnimportpreprocessingf

Vicky__3021·2024-01-11 12:45

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

以下面的数据集为例：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-11 11:31

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

程序员一诺·2024-01-11 02:42

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

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