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吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型
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吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestClassifier分类模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…
吴裕雄 python 机器学习——集成学习随机森林RandomForestRegressor回归模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…
吴裕雄 python 机器学习——集成学习梯度提升决策树GradientBoostingRegressor回归模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di…
吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法回归模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…
吴裕雄 python 机器学习——集成学习AdaBoost算法分类模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…
机器学习:集成学习:随机森林.GBDT
集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分…
吴裕雄 python 机器学习——伯努利贝叶斯BernoulliNB模型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' d…
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型
from sklearn.feature_selection import SelectPercentile,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectPercentile模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] y=[0,1,0,1] print("before transform:",X) selector=SelectPercentile(s…
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理过滤式特征选取VarianceThreshold模型
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold #数据预处理过滤式特征选取VarianceThreshold模型 def test_VarianceThreshold(): X=[[100,1,2,3], [100,4,5,6], [100,7,8,9], [101,11,12,13]] selector=VarianceThreshold(1) selector.fit(X) print("Variances is %s"…
吴裕雄 python 机器学习——数据预处理字典学习模型
from sklearn.decomposition import DictionaryLearning #数据预处理字典学习DictionaryLearning模型 def test_DictionaryLearning(): X=[[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [10,9,8,7,6,], [5,4,3,2,1]] print("before transform:",X) dct=DictionaryLearning(n_components=3) dct.…