1.scikit-learn决策树算法库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor. 本实例采用分类库来做. 2.各环境安装 我使用的是python3环境 安装scikit-learn:pip3 install scikit-learn 安装numpy:pip3 install numpy 安装…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz…

3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型. 1.使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 (6)使用算法:存储数的数据结构,以使下次使用时无需重新构造树 trees.py如下: #!/u…