注册了博客园一晃有3个月了,同时接触机器学习也断断续续的算是有1个月了.今天就用机器学习神器sklearn包的相关内容作为我的开篇文章吧. 本文将对sklearn包中的数据集做一个系统介绍,并简单说一下它们的使用. 道行尚浅,如正文描述有误还望小伙伴不吝赐教,不胜感激,即刻进入正文. 首先,一般机器学习的建模步骤是:数据收集 -> 特征工程 -> 模型选择 -> 模型训练 -> 模型评估 -> 超参数调整 -> 模型预测 -> 模型保存 由此可见,拥有大量优质的数

sklearn中实现多分类任务(OVR和OVO) 1.OVR和OVO是针对一些二分类算法(比如典型的逻辑回归算法)来实现多分类任务的两种最为常用的方式,sklearn中专门有其调用的函数,其调用过程如下所示: #sklearn中对于所有的二分类算法提供了统一的OVR和OVO的分类器函数,可以方便调用实现所有二分类算法的多分类实现from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier(OVR)from sklearn.multiclass import

sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法,它可以对于数据进行维度降低,实现提高数据计算和训练的效率,而不丢失数据的重要信息,其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示: #sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算(自定义数据)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio

sklearn提供的自带的数据集   sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklea

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"

做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例.数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica)中的哪一品种. 首先我们来加载一下数据集.同时大概的展示下数据结构和数据摘要. import numpy as np

在SKLearn中,StratifiedShuffleSplit 类实现了对数据集进行洗牌.分割的功能.但在今晚的实际使用中,发现该类及其方法split()仅能够对二分类样本有效. 一个简单的例子如下: 1 import numpy as np 2 from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit 3 4 l4 = np.array([[1,2],[3,4],[1,4],[3,5]]) 5 l5 = np.array([0,1,

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,

在使用Sklearn进行加载自带的数据集MNIST时,总是报错,代码及相应的错误显示如下: from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original', transpose_data=True) 由于家中网速并不是太好,初步怀疑是由于网速或者是需要翻墙等原因导致下载不了数据,查阅些资料,发现上述两条语句是为了加载mnist.Mat,MATLAB格式的数据,解决方法就是先把mnist-origina

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/shamoyuu/p/6405914.html 可选的可以做按钮的元素有如下几个 a.input.button.div(span等) 场景一:需要禁用此按钮 在此场景下可以排除a和div(span等)标签,因为想禁用和解禁它们真的非常困难. 场景二:需要在form里自定义执行事件 在form元素内,button默认是submit. 但是button也有type属性,默认值是submit,还有其他两个值是button和reset.如果设

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. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参

1. 交叉验证概述 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型,对于监督学习而言,我们希望模型对于未知数据的泛化能力强,所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果. 最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现,这种方法会导致模型过拟合:为了解决这一问题,我们将所有数据分成训练集和测试集两部分,我们用训练集进行模型训练,得到的模型再用测试集来衡量模型的预测表现能力,这种度量方式叫测试准确度,这种方式可以有效避免过拟合. 测试准确度的一个缺点是其样

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低

前面提到,应用sklearn中的pipeline机制的高效性:本文重点讨论pipeline与网格搜索在机器学习实践中的结合运用: 结合管道和网格搜索以调整预处理步骤以及模型参数 一般地,sklearn中经常用到网格搜索寻找应用模型的超参数:实际上,在训练数据被送入模型之前,对数据的预处理中也会有超参数的介入,比如给数据集添加多项式特征时所指定的指数大小: 而且,一般都是将数据预处理完成后再传入估计器进行拟合,此时利用网格搜索只会单独调整估计器的超参数:如若利用pipeline结合预处理步骤和模型

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =

sklearn中的交叉验证(Cross-Validation) sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解,英文水平好的建议读官方文档,里面的知识点很详细. 1. cross_val_score对数据集进行指定次数的交叉验证并为每次验证效果评测其中,sco

这个repo 用来记录一些python技巧.书籍.学习链接等,欢迎stargithub地址sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解,英文水平好的建议读官方文档,里面的知识点很详细. 先导入需要的库及数据集In [1]: import numpy as n