#使用make_classification构造500个样本,每个样本有20个feature from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(500, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_classes=2, random_state=0)…

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False) start 起始位置 stop 终止位置 num 个数 endpoint 终止位置是否计算 是否返回步长 np.linspace(0, 1, 5) array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ]) numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) start=None, stop=No…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时…

import pandas as pd data_forest_fires = pd.read_csv("data/forestfires.csv", encoding='gbk') data1 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_name="原始数据")data2 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_nam…

  点击此处进入下载地址 提取码:2wg3 资料简介: 本书采用独创的黑箱模式,MBA案例教学机制,结合一线实战案例,介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法.书中配备大量图表说明,没有枯燥的数学公式,普通读者,只要懂Word.Excel,就能够轻松阅读全书,并学习使用书中的知识,分析大数据.本书具有以下特色:独创的黑箱教学模式,全书无任何抽象理论和深奥的数学公式.首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件,不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块.系统化的…

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w…

Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://www.…

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…

一.sklearn.metrics.accuracy_score 这个包可以帮助我们统计两个列表中相同位置元素相同的个数,比如我们预测出来的label和真实的label有多大差距,预测的准确率是多少,可以用它 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) #0.5 acc…

# 常规参数 booster gbtree 树模型做为基分类器(默认) gbliner 线性模型做为基分类器 silent silent=0时,不输出中间过程(默认) silent=1时,输出中间过程 nthread nthread=-1时,使用全部CPU进行并行运算(默认) nthread=1时,使用1个CPU进行运算. scale_pos_weight 正样本的权重,在二分类任务中,当正负样本比例失衡时,设置正样本的权重,模型效果更好.例如,当正负样本比例为1:10时,scale_pos_w…

1简述问题 使用countVectorizer()将文本向量化时发现,文本中长度唯一的字符串会被自动过滤掉,这对于我在做的情感分析来讲,一些表较重要的表达情感倾向的词汇被过滤掉,比如文本'没用的东西,可把我可把我坑的不轻,越用越觉得这个手机真的废'. 用结巴分词的精确模式分词,然后我用空格连接这些分词得到的句子是: '没用 的 东西 , 可 把 我 可 把 我 坑 的 不轻 , 越用 越 觉得 这个 手机 真的 废' 代码如下: def cut_word(sent): line=re.sub(r…

直接上代码,简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgb…

# -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgboost的plot…

sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’) 参数 estimator:数据对象 X:数据 y:预测数据 soring:调用的方法cv:交叉验证生成器或可迭代的次数 n_jobs:同时工作的cpu个数(-1代表全部)verbose:详细程度fit_…

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集,并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签. from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2, random_state=0) #或者 X_train, X_test, y_train, y_test = train_t…

参数解释,后续补上. # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习x…

sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=…

TfidfVectorizer函数主要用于,将文档(句子)等通过 tf-idf值来进行表示,也就是用一个tf-idf值的矩阵来表示文档(句子也可). from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 1. 其函数源代码很长,这里只展示: class TfidfVectorizer(CountVectorizer): """Convert a collection of raw documents to a…

1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 6…

NearestNeighbors(n_neighbors=5, radius=1.0, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, n_jobs=None) Parameters(参数):     n_neighbors(n邻域):所要选用的最近邻的数目,相当于knn算法(k近邻算法)中的 k,(default = 5),在设置此参数时输入的需为整形(int). radius(半径):要…

make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) 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100n_features:是每个样本的特征(或属性)数,也表示数据的维度,默认…

sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando…

在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为"测试集"和"训练集",从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_trai…

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,…

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard…

在使用PCA和NFC中有三个函数fit,fit_transform,transform区分不清各自的功能.通过测试,勉强了解各自的不同,在这里做一些笔记. 1.fit_transform是fit和transform的混合,相当于先调用fit再调用transform. 2.transform函数必须在fit函数之后调用否则会报错 3.fit_transform返回的是降维之后的结果,而且是对列压缩的 4.fit函数返回的是算法类,但是其成员变量components_是有数据的,而且似乎也是执行算法…

混淆矩阵 confusion_matrix 下面将一一给出'tp','fp','fn'的具体含义: 准确率: 所有识别为"1"的数据中,正确的比率是多少. 如识别出来100个结果是"1", 而只有90个结果正确,有10个实现是非"1"的数据. 所以准确率就为90% 召回率: 所有样本为1的数据中,最后真正识别出1的比率. 如100个样本"1", 只识别出了93个是"1", 其它7个是识别成了其它数据. 所以…

K折交叉验证时使用: KFold(n_split, shuffle, random_state) 参数:n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle,测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(5, True, 10) X, Y = loda_data('./data.txt') for train_index, test_index…

sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) *…

语法:  ElasticNet(self, alpha=1.0, l1_ratio=0.5, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, max_iter=1000, copy_X=True, tol=1e-4, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection=’cyclic’) 类型:  sklearn.linear_model.coordinate_…