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RSS订阅原创 Python机器学习——决策树
当样本不均衡是，通过字典模式传入真实的样本标签比例，如{‘标签值1：权重1’，‘标签值2：权重2’}，手动调整倾斜。基于特征空间划分的类的条件概率模型由很多，训练模型既要对训练数据由很好的拟合，也要对未知数据有很好的预测。属性是在模型训练之后能够调用查看的模型的各种性质，对决策树来书，最重要的是feature_importances_,能够查看各个特征对模型的重要性。feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类分类','花青素',
2022-10-18 15:52:38
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原创 机器学习-knn近邻分类算法
rowdata = {'颜色深度':[14.23,13.2,13.16,14.37,13.24,12.07,12.43,11.79,12.37,12.04],plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color='purple',label='黑皮诺')plt.scatter(x[y==1,0], x[y==1,1],color='red',label='赤霞珠')data = np.concatenate((X,y.reshape(-1,1)),axis=1)#横向拼接。
2022-10-17 14:38:21
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空空如也
空空如也
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