https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class=

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们

官方英文文档地址:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression 导包: from sklearn.linear_model import LogisticRegression 使用: classifier = LogisticRegression(solver='sag',max_i

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

#申明,本文章参考于 https://blog.csdn.net/yeoman92/article/details/75051848 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 def gen_data(x1, x2): y = np.sin(x1) * 1/2 + np.cos(x2) * 1/2 + 0.1 * x1 return y def load_data(): x1_train = np.linspace(0,

from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np n_samples, n_features = 10, 5 rng = np.random.RandomState(0) y = rng.randn(n_samples) X = rng.randn(n_samples,

一.引入相关库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r'c:/windows/fonts/msyh.ttf',size=10) 二.一元回归范例 def runplt(): plt.figure() plt.title(u'披萨价格与直径数据',fontproperties=fo

相关性 1.相关性是一种测度,用来表示两个变量在同一方向上发生变化的程度,如果x和y在变化方向上相同,那么这两个变量就是正相关:如果变化方向相反,就是负相关:如果变量之间没有关系,那么相关性就是0. 分类器 1.分类模型也称为分类器,用于对样本进行标注,表明这个样本属于一个有限的类别集合中的那个类.2.单分类学习中,训练集中的数据仅来自一个类别,目标是学习一个模型以预测某个样本是否属于这个类别:3.二分类学习中,训练集中的样本全部来自两个类别(通常称为阳性和阴性),目标是找到一个可以区分两个类别

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu

本系列主要参考<机器学习实战>,使用python3编译环境,实现书中的相关代码. 1.基本算法 关于梯度上升算法和随机梯度上升算法的选择: 当数据集较小时,使用梯度上升算法: 当数据集较大时,使用改进的随机梯度上升算法. """ 使用梯度上升和随机梯度上升,解决逻辑回归 数据的显示 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random "&q

在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归.在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的.但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的. 还记得之前说的吗,线性回归其实就是求出一条拟合空间中所有点的线.逻辑回归的本质其实也和线性回归一样,但它加了一个步骤,逻辑回归使用sigmoid函数转换线性回归的输出以返回概率值,然后可以将概率值映射到两个或更多个离散类. 如果给出学生的成绩,比较线性回归和逻辑回归的不同如下: 线性回归可以帮助我们以0-100的等级预测学生的测试分数.线性回归预

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评

基于最邻近算法的分类,本质上是对离散的数据标签进行预测,实际上,最邻近算法也可以用于对连续的数据标签进行预测,这种方法叫做基于最邻近数据的回归,预测的值(即数据的标签)是连续值,通过计算数据点最临近数据点平均值而获得预测值. 一,sklearn的knn回归 scikit-learn实现了两个不同的最邻近回归模型: KNeighborsRegressor:根据每个查询点的最邻近的k个数据点的均值作为预测值,其中,k是用户指定的整数. RadiusNeighborsRegressor:基于查询点的固

本文以线性回归为例,介绍使用sklearn进行机器学习的一般过程. 首先生成模拟数据 import numpy as np def get_data(theta_true,N): X=np.random.normal(size=(N,len(theta_true))) Y=X@theta_true+np.random.normal(size=(N)) return (X,Y) theta_true=np.array([2,3,4]) X,Y=get_data(theta_true,100) 实例

(1)用sklearn进行逻辑回归时,建立完模型,由于要预测的数据量很大,无法一次全部预测,只能每次预测一个样本数据, 在每次以列表形式输入数据进行预测时出现: /Users/donganlan/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise

科班出身,贝叶斯护体,正本清源,故拿”九阳神功“自比,而非邪气十足的”九阴真经“: 现在看来,此前的八层功力都为这第九层作基础: 本系列第九篇,助/祝你早日hold住神功第九重,加入血统纯正的人工智能队伍. 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 8. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Variational Autoencoders 7. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Bo

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/myboyliu2007/article/details/80256681 什么是不平衡的数据集本文中所