代码: import tensorflow as tf import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt DATA_FILE = 'fire_theft.xls' # 1.read from data file book=xlrd.open_workbook(DATA_FILE,encoding_override="utf-8") sheet=book.sheet_by_index(0) data=np.asa

最近在做金融科技建模的时候,字段里面很多缺少值得时候,模型对于新用户的预测会出现很大的不稳定,即PSI较大的情况. 虽然我们依据字段IV值得大小不断的在调整字段且开发新变量,但是很多IV值很大的字段直接用平均值.或者0代替显然不够合理. 所以,我们在尝试把字段缺失值当作需要预测的值,把该字段不缺失的当作y,用其他字段当作X,去预测该字段缺失值得值.不同于机器学习的回归和分类预测. 这里的预测结果是一个具体的值,它的范围从负无穷到正无穷都有可能. 数据直接读存于Hive,代码如下: import

线性回归是分析一个变量与另外一个或多个变量(自变量)之间,关系强度的方法. 线性回归的标志,如名称所暗示的那样,即自变量与结果变量之间的关系是线性的,也就是说变量关系可以连城一条直线. 模型评估:量化预测的质量 https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#model-evaluation 线性回归的 7种 预测质量方法, 1.导包, # 导包 import numpy as np import matplotlib.

python3学习使用api 线性回归,和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model i

本实例展示怎样使用cross_val_predict来可视化预测错误: # coding:utf-8 from pylab import * from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn import linear_model lr = linear_model.LinearRegression() boston = datasets.load_bos

利用python实现简单的线性回归对房屋面积进行预测 # -*-coding:utf-8 -*- ''' Created on 2016年12月15日 @author: lpworkdstudy ''' import numpy as np from numpy.core.multiarray import dtype import matplotlib.pyplot as plt filename = "ex1data1.txt" alpha = 0.01 f = open(file

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 在前几节,我们先对数据进行了解,然后又详细介绍了数据集划分的方法,为了帮助我们更好的了

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

最近学人工智能,讲到了Kaggle上的一个竞赛任务,Ames房价预测.本文将描述一下数据预处理和特征工程所进行的操作,具体代码Click Me. 原始数据集共有特征81个,数值型特征38个,非数值型特征43个.有很多缺失值. 1.离群点检测 以GrLivArea(地上面积)和SalePrice(房价)为自变量和因变量,得到如下散点图: 从上图中可以看出有2个极端的离群点在图的右下角(面积很大,但价格很低).该数据集的提供者建议移除面积大于4000 square feet的数据点(这样就去掉了4个

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

import numpy as np import sklearn.datasets #加载原数据 from sklearn.model_selection import train_test_split #分割数据 from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression #创建数据 def createdata(): boston = sklearn.datasets.load

Chapter1_housing_price_predict .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .ta

简单的线性回归预测房价 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: @author: --*--. @file: LinearRegression.py @time: 2018/11/1 11:05 @desc: """ # Required Packages import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklear

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =

方案概述 近年来,互联网金融已经是当今社会上的一个金融发展趋势.在金融领域,无论是投资理财还是借贷放款,风险控制永远是业务的核心基础.对于消费金融来说,其主要服务对象的特点是:额度小.人群大.周期短,这个特性导致其被公认为是风险最高的细分领域. 以借贷为例,相比于传统的金融行业需要用户自己提供的资产资料的较单一途径,互联网金融更能将用户线下的资产情况,以及线上的网络消费行为进行资料整合,来进行综合分析,以便为用户提供更好的服务体验,为金融商家提供用户更全面的了解和评估. 随着人工智能和大数据等技

第一次参加天池新人赛,主要目的还是想考察下自己对机器学习上的成果,以及系统化的实现一下所学的东西.看看自己的掌握度如何,能否顺利的完成一个分析工作.为之后的学习奠定基础. 这次成绩并不好,只是把整个机器学习的流程熟悉了下.我本人总结如下: 步骤一:读懂题目含义,分析赛题的数据 步骤二:特征工程的设计,这部分非常重要,好的特征工程能大大提高模型的准确率 步骤三:训练算法.区分训练集.测试集等. 步骤四:测试模型,看效果如何. 赛题可以去天池的官网查看,里面有赛题说明,赛题数据等等 https://

这篇文章继上篇机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响,通过将测试集label(行)错位,将部分数据作为对未来的预测,观察其效果. 实验方式 以不同方式划分数据集和测试集 使用不同的归一化(标准化)方式 使用不同的模型 将测试集label错位,计算出MSE的大小 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图 通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据预处理部分与上次相同.两种划分方式: 一. test_sort_data = sor

官网:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 线性回归参数: fit_intercept:布尔值,默认为true 说明:是否对训练数据进行中心化.为

LinearRegression(线性回归) 2019-02-20  20:25:47 1.线性回归简介 线性回归定义: 百科中解释 我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架($y = w*x + b$).并通过优化算法对训练数据进行训练.最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程. y:我们需要预测的数值: w:模型的参数(即我们需要通过训练调整的的值) x:已知的特征值 b:模型的偏移量 我们的目的是通过已知的x和y,通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关

补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林... 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning-course/open-machine-learning-course-topic-9-time-series-analysis-in-python-a270cb05e0b3 数据集样子: y ti

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归