sklearn3_svc分类器预测

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sklearn3_svc分类器预测

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share svc分类器预测 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 6 17:4…

机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值

分类器性能指标之ROC曲线.AUC值一 roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive…

用cart（分类回归树）作为弱分类器实现adaboost

在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分类树),决策分类树也是决策树的一种,也是很强大的分类器,但是cart的深度太深,我们可以指定cart的深度使得cart变成强一点的弱分类器. 在决策树到集成学习我们提到,单棵复杂的决策树可以达到100%,而简单的集成学习只能有85%的正确率,下面我们尝试用强一点的弱分类器来看下集成学习的效果有没有提…

随机分类器的ROC和Precision-recall曲线

随机分类器,也就是对于一个分类问题,随机猜测答案.理论上,随机分类器的性能是所有分类器的下界.对随机分类器的理解,可以帮助更好的理解分类器的性能指标.随机分类器的性能也可以作为评价分类器的一个基础.所以简单写了几行代码来研究一下随机分类器的性能.用的是scikit-learn包. 这里产生了一个正负样本比例为7:3的样本.由于是随机猜测,所以feature数据就不需要了.随机分类器对每个样本,输出一个[0, 1)之间的数作为正样本的概率.分类以0.5为阈值,评价了几个主要的指标,并画出ROC和P…

R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP…

Python机器学习笔记：利用Keras进行分类预测

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情…

【cs231n】图像分类-Nearest Neighbor Classifier(最近邻分类器)【python3实现】

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8735908.html 图像分类: 一张图像的表示:长度.宽度.通道(3个颜色通道,分别是红R.绿G.蓝B). 对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的三维数组,数组元素是取值范围从0到255的整数,其中0表示全黑,255表示全白. 图像分类的任务:对于一个给定的图像,预测它属于的那个分类标签. 如何写图像分类算法呢? 数据驱动方法: 收集足够代表性的样本(数据),运用数学找…