scikit-learn选择正确的分类器

最新推荐文章于 2020-11-26 02:59:31 发布
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#人工智能

本文提供了一张机器学习流程图，旨在帮助用户根据数据类型及问题特性选择合适的模型。通过了解不同模型的特点，用户可以更好地匹配到适用于特定场景的算法。
Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data. Click on any estimator in the chart below to see it’s documentation.
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0119/5289/97a17073-28a2-30ea-a0b6-490c552fed1f.png[/img]
机器学习实战----使用Python和Scikit-Learn构建简单分类器
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-22 7272
今天我们将学习使用Python和Scikit-Learn创建一个简单的文本分类器来识别垃圾邮件。我们将先介绍数据集，并通过可视化和数据预处理方式更好地理解数据集。接着，我们将选择一个算法并使用训练集拟合它。最后，我们将评估该分类器并使用新数据进行预测。
Machine Learning-教你用Scikit-Learn来做分类器（上）
Pysamlam的博客
05-28 254
机器学习系列专栏选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub作者：Sebastian Raschka翻译&整理 By Sam...
入门系列之Scikit-learn在Python中构建机器学习分类器
weixin_33804990的博客
08-02 296
欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值，因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。 在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器学习算法。您将使...
【Python机器学习】scikit-learn——决策树分类（一）
ditai7533的博客
09-04 422
1 转载于:https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/11460575.html
使用scikit-learn实现机器学习分类算法——初步使用感知器分类
lhy的博客
07-15 684
sklearn整体的使用过程： 1.数据准备 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,[2,3]] y = iris.target 2.将数据集划分为训练集隔和测试数据集 from sklearn.cross_validation import train_test_split X...
scikit-learn-1.0.2.tar.gz
01-18
例如，预训练的深度学习模型可以作为特征提取器，然后用scikit-learn的分类器进行后续处理。 安装scikit-learn 1.0.2通常可以通过Python的包管理器pip完成。在命令行中输入以下命令即可： ```bash pip install ...
scikit-survival：基于scikit-learn的生存分析
02-04
**scikit-survival：基于scikit-learn的生存分析** 生存分析是一种统计方法，用于研究事件发生的时间，特别是关注生存时间数据，如患者存活时间、机器故障时间等。在医学、生物统计学、工程学以及许多其他领域都有...
基于Scikit-Learn和TensorFlow 代码阅读分析.zip
02-15
通过CodeReading-HandsOn--master中的文件，你将能够学习到如何使用Scikit-Learn进行数据预处理、选择合适的模型、训练模型以及评估模型性能。 TensorFlow是Google开发的深度学习框架，以其强大的计算能力和灵活性...
scipy+scikit-learn组件
04-20
4. 模型训练：选择合适的Scikit-learn模型，如逻辑回归、决策树等，用训练集进行训练。 5. 模型评估：使用验证集或交叉验证评估模型性能，Scikit-learn提供多种评估指标。 6. 模型调优：使用网格搜索或随机搜索调整...
基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX模型python源码.zip
06-19
基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX模型python源码.zip基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX模型python源码.zip基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX模型python源码.zip基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX...
[数据挖掘之scikit-learn] sklean.neighbors分类器实例详解
u012915522的博客
08-22 619
文章目录概述3.1 sklearn.neighbors3.1.1 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier3.1.2 KNeighborsClassifier示例 概述 3.1 sklearn.neighbors 3.1.1 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier sklearn.neighbors.KNeighborsCl...
python sklearn_使用python+sklearn实现分类器比较
weixin_39859128的博客
11-26 205
print(__doc__)# 源代码: Gaël Varoquaux# Andreas Müller# 由Jaques Grobler修改过文档# 许可证: BSD 3 clauseimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormapfr...
机器学习三（学习笔记） 朴素贝叶斯和随机森林1.2(转)
tzyyy1的博客
12-18 3770
一、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。 1、概率论基础 概率定义为一件事情发生的可能性。事情发生的概率可以 通过观测数据中的事件发生次数来计算，事件发生的概率等于改事件发生次数除以所有事件发生的总次数。举一些例子： 扔出一个硬币，结果头像朝上 某天是晴天 某个单词在未知文档中出现 我们将事件的概...
【机器学习】Sklearn 常用分类器（全）
白糖炒栗子
10-11 2万+
【机器学习】Sklearn 常用分类器（全） ### KNN Classifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier clf = KNeighborsClassifier() clf.fit(train_x, train_y) _____________________________________________...
【scikit-learn】04：sklearn库下进行文本数据分析
墨竹
02-21 4661
# -*-coding:utf-8-*-# ---------------------- # Author：kevinelstri # Datetime:2017.2.21 # ----------------------# ----------------------- # Working With Text Data 文本数据处理 # http://scikit-learn.o
sklearn常用分类器及代码实现
minning的博客
12-12 9640
常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络NN。 代码如下： from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support def timeDecor(func): #一个用于统计函数运行时间的装饰器
用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器
01-10 987
朴素贝叶斯（Naive Bayes Classifier）是一种「天真」的算法（假定所有特征发生概率是独立的），同时也是一种简单有效的常用分类算法。关于它的原理，参见朴素贝叶斯分类器的应用。 scikit-learn是一个广泛应用的机器学习Python库，它封装了包括朴素贝叶斯在内的若干基础算法。在这篇博客里，我们希望用朴素贝叶斯实现对短文本（新闻标题）的分类。 朴素贝叶斯属于有监督分类，需要
sklearn随机森林分类类RandomForestClassifier
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随机森林分类器。  scikit-learn v0.19.1 随机森林是一个元估计器，它适合数据集的各个子样本上的多个决策树分类器，并使用平均值来提高预测精度和控制过度拟合。 子样本大小始终与原始输入样本大小相同，但如果bootstrap = True（默认值），则会使用替换来绘制样本。 先看这个类的参数： class sklearn.ensemble.RandomForestCla
在python sklearn使用 SVM做分类
xiaoniu0991的博客
04-19 4万+
sklearn 之 SVM SVC（C-Support Vector Classification）实现基于libsvm,台湾大学林智仁教授团队开发的一个库。支持多分类。   1. SVM二分类   >>> import numpy as np >>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, ...
Scikit-Learn 随机森林分类器
最新发布
03-13
### 随机森林分类器在Scikit-Learn中的应用 随机森林是一种强大的机器学习算法，适用于解决分类和回归问题。该算法通过构建多个决策树并汇总它们的结果来进行预测[^1]。 为了使用Scikit-Learn实现随机森林分类器，...
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