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) *

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

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 =

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

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

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta

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

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛.生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最终的综合的决策,这样得到的结果可能会更加的全面和准确.另外,sklearn中也提供了集成学习的接口voting classifier. sklearn中具体调用集成学习方法的具体代码如下:

sklearn逻辑回归 logistics回归名字虽然叫回归,但实际是用回归方法解决分类的问题,其形式简洁明了,训练的模型参数还有实际的解释意义,因此在机器学习中非常常见. 理论部分 设数据集有n个独立的特征x,与线性回归的思路一样,先得出一个回归多项式: \[y(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+-+w_nx_n\] 但这个函数的值域是\([-\infty,+\infty]\),如果使用符号函数进行分类的话曲线又存在不连续的问题.这个时候,就要有请我们的sigmoid函数登场了,其

sklearn中的交叉验证(Cross-Validation) 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. 1. cross_val_score对数据集进行指定次数的交叉验证并为每次验证效果评测其中,sco

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

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

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

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

sklearn中的LinearRegression 函数原型:class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) fit_intercept:模型是否存在截距 normalize:模型是否对数据进行标准化(在回归之前,对X减去平均值再除以二范数),如果fit_intercept被设置为False时,该参数将忽略. 该函数有属性:coef_可供查看模

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子

sklearn中实现多分类任务(OVR和OVO) 1.OVR和OVO是针对一些二分类算法(比如典型的逻辑回归算法)来实现多分类任务的两种最为常用的方式,sklearn中专门有其调用的函数,其调用过程如下所示: #sklearn中对于所有的二分类算法提供了统一的OVR和OVO的分类器函数,可以方便调用实现所有二分类算法的多分类实现from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier(OVR)from sklearn.multiclass import

sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法,它可以对于数据进行维度降低,实现提高数据计算和训练的效率,而不丢失数据的重要信息,其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示: #sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算(自定义数据)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[