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) *

前情提要 通俗地说决策树算法(一)基础概念介绍 通俗地说决策树算法(二)实例解析 上面两篇介绍了那么多决策树的知识,现在也是时候来实践一下了.Python有一个著名的机器学习框架,叫sklearn.我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子.不过在这之前,我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体参数. 另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理,不过这里我们只进行分类处理. 一. sklearn决策树参数详解 我

一.参数criterion:特征选择标准,[entropy, gini].默认gini,即CART算法. splitter:特征划分标准,[best, random].best在特征的所有划分点中找出最优的划分点,random随机的在部分划分点中找局部最优的划分点.默认的‘best’适合样本量不大的时候,而如果样本数据量非常大,此时决策树构建推荐‘random’. max_depth:决策树最大深度,[int,  None].默认值是‘None’.一般数据比较少或者特征少的时候可以不用管这个值,

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.cross_val_predict(estimator,X) 计算并绘制模型的学习率曲线:model_selection.learning_curve(estimator,X,y) 计算并绘制模型的验证曲线:model_selection.validation(estimator,...) 通过排序评

from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 1.载入iris数据集(from sklearn import datasets) x = iris.data[:,[0,2]] # x = iris.data[:, 0:2] y = iris.target 2.设置训练集中的数据和标签(x是特征集合,二维数组,y是标签值集合,一维数组) clf = DecisionTreeClassifie

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75199996

一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图:  第一个参数true,false是指预测的正确性.  第二个参数true,postitives是指预测的结果.  相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

大家好,我是白云. 今天给大家整理了Python学习的十个阶段内容,看看你现在正处于哪个阶段,想学习的朋友也可以根据这个阶段规划学习. 阶段一:Python基础[ 初入江湖] Linux基础 目标: 1.熟练使用Linux系统进行开发活动 2.掌握Linux 下编辑器的使用 内容: Python开发环境搭建和学习方法介绍 认识和使用Linux系统 Linux基础 Linux命令 Linux编辑器 Ubuntu安装软件和服务器 Python基础 目标: 1.熟练掌握Python基础语法 2.熟练使

1.概念 从若学习算法出发,反复学恶习得到一系列弱分类器(又称基本分类器),然后组合这些弱分类器构成一个强分类器.简单说就是假如有一堆数据data,不管是采用逻辑回归还是SVM算法对当前数据集通过分类器data进行分类,假如一些数据经过第一个分类器之后发现是对的,而另一堆数据经过第一个分类器之后发现数据分类错了,在进行下一轮之前就可以对这些数据进行修改权值的操作,就是对上一轮分类对的数据的权值减小,上一轮分类错的数据的权值增大.最后经过n个分类器分类之后就可以得到一个结果集 注意:adaboos

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

关于KV数据库leveldb的介绍,网上已经太多了,这里只是自己再学习源码过程中,整理的笔记,磁盘存储和内存存储的结构用了伪代码表示出来了,首先是内存中存储结构,然后是log文件存储结构和磁盘数据sst文件存储结构. MemTable存储格式 MemTable底层是用skiplist(跳跃表)进行存储, 数据全部存储在内存中, 具体结构设计如下: class MemTable { enum ValueType { kTypeDeletion = 0x0, /*正常标记*/ kTypeValue

一.前述 Kmeans算法一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点. Kmeans算法是一种无监督的算法. 常用于分组,比如用户偏好. 二.概念及原理 Kmeans原理: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了),或执行了足够多的迭代. 样本点之间的相似度距离计算: 1.欧氏距离相似度(常用!!!) 2.Jaccard相似度(

然后看的是机器学习这一块,因为偏理论,可以先看完.其他的实践,再看. http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747761.html “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P,

简评:原文作者 Fergus Henderson 在 Google 工作了 10 年以上,目前负责 Google 的 text-tospeech 工程小组.有很多书籍或文章会从 商业/管理 等非技术角度来讲 Google 是如何运作的,这篇文档则是从软件工程学的角度来讲 Google 是如何运作的. Google 的成功有很多原因,其中一个重要原因就是 Google 不断积累的.优秀的软件工程实践经验. 本文的目的是梳理并简要介绍 Google 软件开发的核心流程,内容上主要分为软件开发 (So

Google的Fergus Henderson在Software Engineering at Google中介绍了Google的软件工程实践. 软件开发 源码仓库 单一源代码仓库,除了核心配置和安全相关代码,任何工程师都可以访问任何代码,并可以根据需要修改 所有开发都基于master分支,发布的时候才创建发布分枝 代码的每个子树都有owner,任何修改都需要owner批准 Blaze分布式构建系统 构建和测试存储库中的任何软件通常非常简单和快捷 开发人员只需要编写BUILD文件,并且每个构建系

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC