auto-sklearn - 相关文章

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机器学习之sklearn——聚类

生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点…

使用sklearn进行集成学习——实践

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

谁动了我的特征？——sklearn特征转换行为全记录

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们…

sklearn两种保存模型的方式

作者:卢嘉颖链接:https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/97334347 来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 1. pickle >>> from sklearn import svm >>> from sklearn import datasets >>> clf = svm.SVC() >>> iris = datasets.load_iris() &g…

[转]使用sklearn进行集成学习——实践

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradi…

ML神器：sklearn的快速使用

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论…

sklearn.neighbors.kneighbors_graph的简单属性介绍

connectivity = kneighbors_graph(data, n_neighbors=7, mode='distance', metric='minkowski', p=2, include_self=True) # kneighbors_graph([X,n_neighbors,mode]) 计算X中k个临近点(列表)对应的权重. # metric:字符或者调用,默认值为'minkowski' # n_neighbors:整数,可选(默认值为5),用kneighbors_grap…