sklearn机器学习编程练习大全（二）

于 2024-05-16 11:37:17 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 sklearn 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lyccomcn/article/details/138944096
本文介绍了使用sklearn库进行机器学习实践的一些关键步骤，包括从字符串中提取标签，探索IRIS数据集，构建模型计算准确率，对目标列进行数值编码以及进行one-hot编码。通过具体的代码示例，详细展示了如何操作DataFrame，如转换数据格式、拆分训练测试集、建立逻辑回归模型、应用LabelEncoder和OneHotEncoder。

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sklearn机器学习编程练习大全（一）
lyccomcn的博客
05-15 841
DataFrame依然使用第3题中的DataFrame，如何使用常量"常量"填充该DataFrame中字符串列的缺失值呢？hobby列的每个元素都是一个列表，现在我们想要增加一列，对应的是每个学生爱好的数量，也就是hobby列中每个列表的长度，该如何操作呢？如何对如下的DataFrame（学生成绩）进行数值离散化，将成绩分成三个等宽区间，并新增一列score_cut，对应的是每个成绩所在的区间？扩展：继续选取DataFrame中的数值列，并计算该列的均值。上述代码可以得到用于填充缺失值的值，为139.0。
【Week 15】Sklearn练习题
氧气爱丽丝的博客
06-20 862
Sklearn介绍：sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。机器学习任务通常包括分类（Classification）和回归（R...
sklearn练习题
qq_41794348的博客
06-18 1318
1. GaussianNB：       解释见注释    代码如下：from sklearn import datasets,cross_validation from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #from sklearn.svm import SVC #from sklearn import cross_validation #from skl...
Sklearn练习
Ouy_Kai的博客
06-20 244
题目描述 实验代码 from sklearn import metrics from sklearn.svm import SVC from sklearn import datasets from sklearn import cross_validation from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.en...
sklearn练习
qq_36185481的博客
06-19 296
代码如下：from sklearn import * from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import n...
利用sklearn模型进行机器学习股票预测（优质项目）
最新发布
05-15
本项目“利用sklearn模型进行机器学习股票预测”便是一个优质的实战练习案例，旨在为计算机相关专业的学生提供一个可以应用于课程设计、期末大作业或个人实战的完整项目。该项目不仅适用于学术界，也适合对股票市场...
sklearn机器学习股票预测完整项目下载
项目基于Python编程语言和sklearn库构建，提供了一个完整的机器学习模型实例，适用于正在完成课程设计和期末大作业的学生，以及希望增加项目实战经验的学习者。 ### 关键知识点详解： #### 1. sklearn库的介绍和...
机器学习实践：使用sklearn，keras和tensorflow进行机器学习的项目和编码练习
02-11
在本实践项目中，我们将深入探索机器学习领域，利用三个强大的Python库——scikit-learn（简称sklearn）、Keras和TensorFlow。这三个库在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色，各自拥有独特的优势。让我们逐一了解...
机器学习-sklearn练习-1
qq_39805079的博客
01-10 766
sklearn练习-1K近邻算法（knn）练习 K近邻算法（knn） API：sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier KNeighborsClassifier( n_neighbors=5, weights='uniform', #uniform neighbors权重相同 algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None, **kwa
机器学子之集成分类算法
刘金超DT的博客
08-27 1291
一、构建决策树的基本算法： ID3算法：使用信息增益进行特征选择 C4.5算法：使用信息增益率进行特征选择，克服了信息增益选择特征的时候偏向于特征个数较多的不足 CART算法：分类回归树，属于二叉树，既可用于分类，分类树用到基尼系数最小化原则，也可以用于回归预测，回归树用平方差最小准则。依据损失函数最小标准进行树的剪枝，防止过拟合。 二、集成学习算法分为两种 第一种：在相同训练数据中随机选取特征来...
sklearn 练习
xiaojz1998的博客
06-20 456
sklearn sklearn 代码 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn import cross_validation from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn import metrics from sklearn.svm impor...
sklearn习题
qq_40102087的博客
06-22 371
Step1：from sklearn import datasets dataset = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2) print(dataset)Step2：from sklearn.mod...
Sklearn部分习题
wlllssd的博客
06-18 545
题目： 步骤一： 代码： from sklearn import datasets X,Y=datasets.make_classification(n_samples=1000,n_features=10,n_classes=2) print(X) print(Y) 输出： [[-1.80647012 -1.43419604 -0.28311776 ... -0.53762...
Python Sklearn习题
SDCS-WangHX的博客
06-21 467
题目 In the Second ML assignment you have to compare the performance of three different classification algorithms, namely Naive Bayes, SVM, and Random Forest. For this assignment you need to generate...
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