sklearn中的pipeline的创建与访问】的更多相关文章

前期博文提到管道(pipeline)在机器学习实践中的重要性以及必要性,本文则递进一步,探讨实际操作中管道的创建与访问. 已经了解到,管道本质上是一定数量的估计器连接而成的数据处理流,所以成功创建管道的唯一要求就是:管道中所有估计器必须具有fit()和transform()方法,但管道中最后一个估计器只需具有fit()方法足矣: 这个约束条件的目的是保证,管道中后一个估计器能够接受前一个估计器的transform输出. pipeline创建 创建管道一般有两种途径: 如上图,利用Pipeline…
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…
在将sklearn中的模型持久化时,使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型. 例如,首先对数据进行了PCA降维,然后使用logistic regression进行分类,如果不使用pipeline,那么我们将分别保存两部分内容,一部分是PCA模型,一部分是logistic regression模型,稍微有点不方便.(当然,这么做也完全可以,使用Pipeline只是提供个方便罢了) 1.Pipeline中的…
一.pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator,这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程,比如feature selection->normalization->classification pipeline提供了两种服务: Convenience:只需要调用一次fit和predict就可以在数据集上训练一组estimators Joint parameter selection可以把grid search 用在p…
转载自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 from sklearn.pipeline import Pipeline 1 管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于,参数集在新数据集(比如测试集)上的重复使用. 管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理(streaming workflows with pipelines). 注意:管道机制更像是编程技巧的创新,而非算法的创新. 接下来我们以一个具体的例子来演示s…
JSON (Java Script Object Notation, js对象表示法)    是存储和交换文本信息的语法,类似  XML JSON的文件类型是 “.json” 优点:    比XML 更小.更快,更容易解析 是轻量级的文本数据交换格式   结构清晰简洁,易于阅读和编写,也易于机器的解析和生成,可以有效的提升网络传输效率 虽然使用 JavaScript 语法来描述数据对象,但是,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据 JSON  语法规则 json 语法是js 对象表示法…
多项式回归以及在sklearn中使用多项式回归和pipeline 多项式回归 线性回归法有一个很大的局限性,就是假设数据背后是存在线性关系的,但是实际上,具有线性关系的数据集是相对来说比较少的,更多时候,数据之间是具有的非线性的关系,那么我们想要用线性回归法来对非线性的数据进行处理应该怎么办呢,我们可以使用多项式回归的手段来改进线性回归法,使线性回归法也可以对非线性的数据进行处理,并进行预测 通过多项式回归可以引出一个很重要的概念,即模型泛化的问题 什么是多项式回归呢? 对于线性回归来说,对于数…
.NET Framework 4 当在 ASP.NET 中处理数据时,可从使用通用软件模式中受益.其中一种模式是将数据访问代码与控制数据访问或提供其他业务规则的业务逻辑代码分开.在此模式中,这两个层均与表示层分离.表示层由网站用户有权查看或更改数据的页面组成. ASP.NET 可通过多种方式提供数据访问.业务逻辑和表示形式之间的分离.例如,数据源模型(包括 LinqDataSource 和 ObjectDataSource 等服务器控件)可将表示层与数据访问代码和业务逻辑分离. 另一种模式是将数…
如何在浏览器中输入(myeclipse创建的项目的)地址访问JSP页面 可以在Tomcat项目里面查看你的JSP页面在哪里,具体的路径为: tomcat--work--localhost--项目名称, 在浏览器的地址栏中可以http://localhost:端口号/项目名称即可.…
创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie,当该用户再次访问该页面时,根据 cookie 中的信息发出欢迎信息. <html> <head> <script type="text/javascript"> function getCookie(c_name) { if (document.cookie.length>0) { c_start=document.cookie.indexOf…
投票法(voting)是集成学习里面针对分类问题的一种结合策略.基本思想是选择所有机器学习算法当中输出最多的那个类. 分类的机器学习算法输出有两种类型:一种是直接输出类标签,另外一种是输出类概率,使用前者进行投票叫做硬投票(Majority/Hard voting),使用后者进行分类叫做软投票(Soft voting). sklearn中的VotingClassifier是投票法的实现. 硬投票 硬投票是选择算法输出最多的标签,如果标签数量相等,那么按照升序的次序进行选择.下面是一个例子: fr…
一 https和ssL HTTPS(全称:Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer),是以安全为目标的HTTP通道,简单讲是HTTP的安全版.即HTTP下加入SSL层,HTTPS的安全基础是SSL,因此加密的详细内容就需要SSL. 它是一个URI scheme(抽象标识符体系),句法类同http:体系.用于安全的HTTP数据传输.https:URL表明它使用了HTTP,但HTTPS存在不同于HTTP的默认端口及一个加密/身份验证层…
使用VB6创建和访问Dom树 关键字:VB,DOM,HTML,爬虫,IHTMLDocument 我们知道,在VB中一般大家会用WebBrowser来获取和操作dom对象. 但是,有这样一种情形,却让我们纠结不已: 我们需要做爬虫,然后爬虫不需要太高的效率,但是我们被复杂的正则表达式给弄的头晕眼花. 不知道何去何从. 今天,下定决心研究下html的解析,终于掌握了对IHTMLDocument等接口对象的使用. 源代码放在:http://www.extencent.com 具体的文章将会放在博客园以…
彻底抛弃PeopleEditor,SharePoint中利用Jquery Chosen创建新的人员选择器 基于SharePoint平台开发时,人员选择器使用频率是非常高的,但是原生的人员选择器使用太麻烦,而且非常笨拙,非常不友好,特别是对呆在政府部门的老爷们,要让他们手动输入人员,简直就是痴心妄想.总之一句话,越简单越好. 为了让客户满意,必须要对人员选择器进行改造,原生的PeopleEditor彻底抛弃.只能另辟蹊径,寻找适合的JQuery插件,创建新的人员选择器,分析了一下需求,可以归纳新的…
一.对象的创建: 创建对象在java上面是很简单的,使用new关键字就可以了,但是其实在虚拟机中,java对象的创建是一个复杂的过程. 当java虚拟机遇到一个new的指令的时候,对象创建的程序正式启动: 1.检查这个指定的参数是否能在常量池当中定位到一个类的符号引用,并且去检查这个符号引用代表的类是否已经被加载.解析和初始化过,如果没有就需要先执行相应的类加载的过程: 2.类加载完成之后需要进行为新生的对象分配内存,对象所需要的内存大小在类加载完成之后就已经完全确定: 分配内存的其中两种方式:…
1.搭建好Vue脚手架(这里使用的版本是Vue2.0) 2.在代码编辑器(这里使用的是Sublime Text)打开项目文件夹 3.在文件目录src中的component下创建一个新的vue页面,写入测试代码 4.打开src下的router目录下的index.js文件,增加新的路由代码,此处注意的一点是,通过添加mode:'history'可以去除vue访问页面时的#/ 5.通过npm run dev项目运行后,输入localhost:8080/myVue,可以看到页面跳转到了我们新添加的myT…
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…
js中属性类型分为两种:数据属性和访问器属性 在js中,对象都是由名值对构成的,名:就是我们所说的属性名,值就是属性对应的值(基本值.对象.方法). ECMA-262第5版定义了只有内部才用的特性,描述了属性的各种特征,比如,这个属性能否被删除.能否被枚举.能否被修改.以及读取属性的值. 这些特性是为了实现JavaScript引擎用的,因此在JavaScript中不能直接访问他们. 1.先来说一下数据属性 数据属性:包含一个数据值的位置.在这个位置可以读取和写入值.数据属性有4个描述其行为的特性…
http://blog.csdn.net/xiaodongvtion/article/details/7865669 1:首先创建一个xxprovider的class,它是extendscontentprovider的. 2:在这个xxprovider中首选定义要创建的数据库的databasename,以及databaseversion 3:非常重要的是:建立database的authority.值得注意的是这个authority必须和配置文件中的authority必须是一致的 4:创建这个数据…
Netty源码分析第四章: pipeline 概述: pipeline, 顾名思义, 就是管道的意思, 在netty中, 事件在pipeline中传输, 用户可以中断事件, 添加自己的事件处理逻辑, 可以直接将事件中断不再往下传输, 同样可以改变管道的流向, 传递其他事件.这里有点类似于Spring的AOP, 但是比AOP实现起来简单的多 事件通常分为两种, 一是inBound事件, 另一种是outBound事件, inBound事件, 顾名思义, 就是从另一端流向自己的事件, 比如读事件, 连…
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…
分类:C#.Android.VS2015: 创建日期:2016-02-26 一.简介 Android 内置了三种数据存取方式:SQLite数据库.文件.SharedPreferences. 这一章我们主要学习如何使用SQLite数据库存取数据. 1.SQLite是个什么档次的数据库 SQLite是一种免费的.开源的数据库,由于它独特的设计(把各种数据类型都转换为它自己内部处理的5种类型)导致其占用内存极少,因此很多项目都喜欢使用它. Android集成了SQLite并内置了专门对SQLite操作…
阅读了Python的sklearn包中随机森林的代码实现,做了一些笔记. sklearn中的随机森林是基于RandomForestClassifier类实现的,它的原型是 class RandomForestClassifier(ForestClassifier) 继承了一个抽象类ForestClassifier,也就是分类树 RandomForestClassifier有若干个参数,下面我们一个个来看: n_estimators 随机森林中树的个数 默认为10 criterion 每一次分裂的…
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…
一.简介 在现实的机器学习任务中,自变量往往数量众多,且类型可能由连续型(continuou)和离散型(discrete)混杂组成,因此出于节约计算成本.精简模型.增强模型的泛化性能等角度考虑,我们常常需要对原始变量进行一系列的预处理及筛选,剔除掉冗杂无用的成分,得到较为满意的训练集,才会继续我们的学习任务,这就是我们常说的特征选取(feature selection).本篇就将对常见的特征选择方法的思想及Python的实现进行介绍: 二.方法综述 2.1 去除方差较小的变量 这种方法针对离散型…
序列 序列是用来生成唯一,连续的整数的数据库对象.序列通常用来自动生成主机那或唯一键的值.序列可以按升序排序, 也可以按降序排序.例如,销售流水表中的流水号可以使用序列自动生成. 创建序列语法: create sequence sequence_name [START WITH integer] [INCREMENT BY integer] [MAXVALUE integer|NOMAXVALUE ] [MINVALUE integer|]NOMAXVALUE ] [CYCLE|NOCYCLE]…
java:maven中webapp下的jsp不能访问web-inf下面的bean 当然 WEB-INF下面的文件是不能访问的,只能吧jsp文件放入到WEB-INF下面,然后通过配置WEB-INF下web.xml进行配置.      Java小项目中WEB-INF下jsp页面如何访问? 一:一般为啥要把jsp页面放在WEB-INF呐?      这样主要是为了网站的安全的角度来说的,WEB-INF是安全目录Tomcat 默认的访问路径是WebRoot下的index.jsp,放在WEB-INF下的页…
在 SharePoint 2013 中针对地理位置字段创建地图视图 了解如何通过在 SharePoint 2013 列表中使用地图视图来显示位置信息.您可以通过 SharePoint 用户界面 (UI) 手动创建地图视图,也可以使用新的 Geolocation 字段类型以编程方式创建地图视图. 适用范围:   本文内容: 创建地图视图的先决条件 什么是地图视图? 从 SharePoint UI 创建地图视图 以编程方式创建地图视图 了解地图视图中的颜色编码标注 其他资源 SharePoint 2…
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…
创建FTP访问的YUM源 一.安装vsftpd(步骤详见“在linux中搭建vsftpd.docx”) 在主机A上安装FTP,安装后的ftp信息如下:ftp://192.168.43.300  账号密码:ftp1/12345678 二.把CentOS7安装光盘拷贝到主机A中所建的FTP的访问路径下,保证访问FTP可以访问到光盘内容. FTP可以设置密码,也可以匿名访问 三.主机B上配置yum配置文件 [root@client ~]# cd /etc/yum.repos.d/ [root@clie…