集成学习Day5 sklearn分类实例

最新推荐文章于 2024-12-28 18:59:39 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-28 18:59:39 发布 · 326 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

该博客介绍了如何利用Python的sklearn库加载鸢尾花数据集，并展示了数据集的主要特征，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过创建DataFrame来组织数据，并为后续的分类任务做准备。

集成学习Day5 sklearn分类实例

目录

1. 收集数据集并选择合适的特征

   （1）数据集选择IRIS鸢尾花数据集，使用sklearn读取；

from sklearn import datasets
import pandas as pd 

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  
y = iris.target  
feature = iris.feature_names
data = pd.DataFrame(X, columns
最低0.47元/天 解锁文章
python —skleran分类示例（全流程）
总裁余（余登武）博客
01-03 1216
python —skleran分类示例（全流程）
sklearn分类算法实例（SVC、KNN)
qq_38524083的博客
08-30 3018
文章目录1. 数据集2. 实验步骤2.1 数据预处理*2.1.1 分析**2.1.2 实践过程*2.2 划分数据集2.3 选取模型进行定价分类*2.3.1 分析**2.3.2 实践*①SVC模型分类②KNN模型分类总结 1. 数据集 数据集为car evaluation:根据汽车的若干属性对汽车进行定价。数据集下载的官方地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation 2. 实验步骤 2.1 数据预处理 2.1.1 分析 数据集展示：
集成学习（上）——sklearn构建分类项目（1）
asuasu
03-27 494
Datawhale 集成学习（上）—— sklearn构建分类项目（1） 文章目录前言一、使用sklearn中的数据集构建分类项目：二、选择度量模型性能的指标三、logistic regression四、基于概率的分类模型--基于贝叶斯公式的线性判别分析 前言 主要是通过sklearn进行分类项目的构建，本节主要内容是逻辑回归和基于贝叶斯公式的线性判别分析 一、使用sklearn中的数据集构建分类项目： 代码如下： from sklearn import datasets iris = datasets
使用sklearn进行集成学习——实践
weixin_30555125的博客
07-31 325
系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参？　　2.1 调参的目标：偏差和方差的协调　　2.2 参数对整体模型性能的影响　　2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法　　　　2.3.1 Random Forest调参案例：Digit...
集成学习Day6 sklearn分类模型的评估、优化与基于SVM的人脸分类实例
Fox_Alex的博客
03-29 806
集成学习Day6 sklearn分类模型的评估、优化与人脸分类实例 目录集成学习Day6 sklearn分类模型的评估、优化与人脸分类实例1. 模型评估与优化（1）超参数选择A 使用网格搜索选择超参数B 使用随机搜索选择超参数（2）模型评估（以乳腺癌数据集二分类为例）A 混淆矩阵B ROC曲线2. 基于SVM的人脸分类（1）数据集（2）数据处理——PCA降维、数据集划分（3）网格搜索寻找最优超参数（4）训练、预测（5）结果评估 1. 模型评估与优化 （1）超参数选择 A 使用网格搜索选择超参数 from
机器学习 Sklearn Day2
birdooo的博客
02-21 1310
随机森林 1 概述 1.1 集成算法概述 集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的各种算法竞赛中，随机森林，梯度提升树（GBDT），Xgboost等集成算法的身影也随处可见，可见其效果之好.
机器学习 Sklearn Day3
birdooo的博客
02-25 570
Day3 sklearn中的数据预处理和特征工程 1概述 1.1数据预处理与特征工程 1.2sklearn中的数据预处理和特征工程 2 数据预处理 Preprocessing&Impute 2.1数据无量纲化 2.2缺失值 2.3处理分类型特征：编码与哑变量 2.4处理连续型特征：二值化与分段 3特征选择 feature_selection 3.1Filter过滤法 3.1.1方差过滤 3.1.1.1VarianceThreshold 3.1.1.2方差过滤...
机器学习DAY4：集成学习和随机森林方法（完）
最新发布
feifeikon的博客
12-28 1372
在机器学习中，有一些算法通过常被称为弱模型，这里所说的“弱模型”指的是像决策树这样简单的基本模型，也指的是那些精度相对较差的模型，也就是比随机模型好那么一点点的模型。先来思考一个问题：是否可以从大量相对较弱和简单的模型中通过某种手段而得到一个强大的模型？正如你想的一样，这个问题的答案显然是肯定的。集成方法就是其中的一类，集成学习的算法有很多，先从最简单的开始：AdaBoost。AdaBoost 采用的是一种贪婪的学习方法。
python的sklearn示例_基于sklearn的常用分类任务指标Python实现
weixin_39834149的博客
12-08 291
基于sklearn的常用分类任务指标Python实现一、摘要分类任务常用指标包含混淆矩阵、每类分类精度、平均分类精度、总体分类精度、f1-score等。Python的sklearn.metrics 模块覆盖了分类任务中大部分常用的验证指标，本文选择其中几种评价指标展示代码片段，供读者使用。基于tensorflow-1.0与mnist数据集做demo展示并列举实验结果。文末附有sklearn.met...
集成学习中的四个常用模型代码实现
07-11
总结了集成学习的三种常用框架，从sklearn库中导入函数，举例实现了Adaboost，xgboost，RandomForest，Stacking四个模型。
python分类算法_Python基于sklearn库的分类算法简单应用示例
weixin_39860975的博客
11-23 232
本文实例讲述了Python基于sklearn库的分类算法简单应用。分享给大家供大家参考，具体如下：scikit-learn已经包含在Anaconda中。也可以在官方下载源码包进行安装。本文代码里封装了如下机器学习算法，我们修改数据加载函数，即可一键测试：# coding=gbk'''Created on 2016年6月4日@author: bryan'''import timefrom sklea...
[数据挖掘之scikit-learn] sklean.svm 分类器实例详解
u012915522的博客
08-16 3646
文章目录1. sklearn.svm分类器1.1 sklearn.svm.SVC1.2 sklearn.svm.NuSVC1.3 sklearn.svm.LinearSVC 1. sklearn.svm分类器 sklearn库中的svm包是基于国立台湾大学林智仁（Lin Chih-Jen）教授团队开发的libsvm和linearsvm开源库开发的支持向量机包，里面包含多种支持向量机模型，如下表所示...
一、Sklearn机器学习基础实例之---分类问题
雨纷飞
12-03 1046
书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记 分类问题 一、使用两个属性的肿瘤预测-LR     使用数据集中的两个属性进行肿瘤预测，计算准确率并绘图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegressi...
python sklearn 分类案例：事件预测
廷益_飞鸟的博客
08-20 892
文件下载地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1H3v4tej7N3DjvjF6uoy5eA 提取码: 4b7u """ 事件预测 案例 """ import numpy as np import sklearn.preprocessing as sp import sklearn.model_selection as ms import sklearn.svm as svm import sklearn.metrics as sm import sklearn.naive
pyhton_机器学习笔记对sklearn的集成分类器进行学习
s0302017的博客
05-04 456
使用泰坦尼克生还数据集，利用sklearn决集成分类器对对其进行预测分类， #-*-coding:utf-8-*- import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn...
Sklearn 集成学习
m0_68828538的博客
04-10 1812
常见的集成学习： Boosting Bagging Stacking ...... 集成学习概念 集成学习是将多个模型放在一起，通过某种方式将其组合起来，从而得到一个统一的预测模型。自然地，在集成之前就要有基本的模型用于集成。目前所用的集成学习模式主要分为两种： 采用同一基模型，在样本的不同子集上进行训练，从而得到对应的多个不同的具体模型。这类学习方法的代表就是boosting, bagging。 采用多种基模型，在同一样本上进行训练，将多个模型组合起来得到具体模型。voting和stacki
sklearn之集成学习
m0_57957153的博客
07-18 542
主要实战了sklearn提供的一些集成学习接口，适合有一定理论基础，想要实战的uu阅读。
集成学习--sklearn
qq_48566899的博客
05-27 364
集成算法 投票法 1.少数服从多数 2.多模型一致（硬投票） 3.更高把握（置信度）原则，以最高执行度的模型预测结果为准 4.把握程度汇总进行投票（软投票） 基于多个优化模型的投票分类器sklearn.ensemble.VotingClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 导入投票分类器 from sklearn.datasets import load_iris # 导入训练数据集 iris=load_iris() 构建若
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值