exsolar_521的博客

特征选择，决策树生成，决策树剪枝 特征选择 gini计算系数函数。 按照特征进行dataframe划分函数。 在给定特征的条件概率下对其他特征进行遍历，找到gini系数最小的特征，并返回gini系数值以及按照此特征重新划分后的子空间。 #读数据 data=pd.read_csv('example_data.csv') #pandas-framework # humility outlook temp windy play # 0 high sunny hot False

交叉熵损失函数；sigmoid激励函数 基于numpy的逻辑回归的程序如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification class logistic_regression(): def __init__(self): pass def sigmoid(self, x): .

class类中包含： 创建数据 参数初始化 计算输出值，损失值，dw,db 预测函数 交叉验证函数 其中用到的数据集为sklearn中的糖尿病数据集 具体代码如下： import numpy as np from sklearn.utils import shuffle from sklearn.datasets import load_diabetes import matplotlib.pyplot as plt #基于numpy实现一个简单的线性回归模型 #用class进行简单封装 class lr