机器学习之sklearn生成数据和生成分类数据

最新推荐文章于 2024-07-31 21:37:42 发布
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本文深入探讨了机器学习库sklearn中生成数据的功能，包括如何使用sklearn生成各种类型的数据集，特别是分类数据集，为模型训练提供丰富的数据源。

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【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作
Mr数据杨
10-20 1118
提供了一系列用于生成模拟数据的函数，这些函数非常适用于测试和演示各种机器学习算法。从分类和回归到聚类和降维，这些函数覆盖了各种场景和需求。下表总结了这些函数的主要特点、描述、适用的模型类型，以及可能适用的算法。方法名称主要特点描述适用于的模型适用的算法聚类生成各向同性高斯斑点数据聚类分类生成随机的n类别分类问题数据分类回归生成随机回归问题数据回归分类在2D中生成包含一个较小圆的大圆数据分类分类生成两个交错半圆的数据分类回归/降维生成S形曲线数据集回归/降维回归。
python随机划分数据集_Python之机器学习-sklearn生成随机数据
weixin_39612023的博客
12-16 586
sklearn-生成随机数据import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfrom sklearn import datasets%matplotlib inlinefont = FontProperties(...
27.机器学习算法的随机数据生成
m0_57656758的博客
10-18 437
在学习机器算法的过程中，我经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。numpy和scikit- learn都提供了随机数据生成功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。scikit-learn生成随机数据的API都在datasets类之中，和numpy比起来，可以用来生成适合特定机器学习模型的数据。常用的API有：(1)用make_regression生成回归模型的数据；
Scikit-Learn快速生成分类数据集
neweastsun的专栏
09-13 2433
现在你学会了使用scikit-learn的make_classification函数生成不同类型数据集了吧。包括二分类或多分类、不平衡数据集、挑战性难分类的数据集等。更多参数可以查看官方文档。
NLP实战之sklearn+逻辑回归进行THUCNews文本分类python
05-15
通过对数据进行分词、停词过滤、TfidfVectorizer/CountVectorizer处理，利用sklearn中是逻辑回归进行分类
【sklearn】详解classification_report的分类报告计算
轻舟已过万重山的博客
12-21 1万+
简介 说来惭愧，好久不写博客，让我动笔的竟然是sklearn一个小小的api功能，以前评价模型用的都是总体的准确率，第一次用sklearn提供的分类报告功能竟然搞不懂是怎么计算的，怎么还分类别。就像下面这样： 嗯，这都啥呀？老实说第一次看我只看懂了准确率即accuracy是怎么计算的。。。 计算 首先results是我们模型预测出的结果，y是真实标签，它们分别如下： y array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
python机器学习之sklearn分类、聚类、回归、模型选择、降维、数据预处理
m0_59485658的博客
07-15 5589
scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。官网搜索相关语法https安装sklearn#不是pipinstall-Usklearn。...
机器学习-sklearn-项目学习大全
06-29
sklearn建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上，旨在简化机器学习任务，同时保持其高效性和通用性。 **1.2 sklearn安装** - **Anaconda安装**：如果使用Anaconda环境管理工具，可以通过以下命令安装： ```bash ...
数据合成的艺术：sklearn中的数据生成技术
最新发布
2401_85763803的博客
07-31 764
虽然sklearn的make_*函数提供了基本的数据合成能力，但在实际应用中，我们可能需要更复杂的数据合成逻辑。我们可以通过组合不同的函数和方法来实现自定义的数据合成。# 生成基本的回归数据集# 自定义变换，例如添加非线性特征# 添加噪声数据合成是机器学习中一个重要且多面的技术。通过使用sklearn提供的方法，我们可以有效地生成合成数据集，以支持模型的开发、测试和验证。本文的介绍和代码示例为读者提供了一种系统的方法来理解和应用数据合成技术。
使用sklearn中的方法进行数据划分
__tian__的博客
07-25 1639
train_test_split的参数 test_size : float, int, None, optional     If float, should be between 0.0 and 1.0 and represent the proportion     of the dataset to include in the test split. If int, represents ...
基于sklearn的文本特征提取与分类
豌豆先生
01-05 1万+
文章开的比较久但内容没怎么写，不好意思！ 本文呢是根据自己参加中移动垃圾短信基于文本内容识别竞赛而写的基于文本内容识别竞赛，由于比赛结果不太好，就记录一下用sklearn做文本特征提取这一块吧，当时也参考许多的博文，如Feature extraction - sklearn文本特征提取 和应用scikit-learn做文本分类 以及文本挖掘之特征选择(python 实现)  等文章。 题目
Python机器学习库sklearn几种分类算法建模可视化(实验)
热门推荐
公众号：瑞行AI
11-14 3万+
sklearn官网API查询http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.htmlscikit-learn中自带了一些数据集，比如说最著名的Iris数据集。 数据集中第3列和第4列数据表示花瓣的长度和宽度，类别标签列已经转成了数字，比如0=Iris-Setosa, 1=Iris-Versicolor, 2=Iris-Virginica.
sklearn 自带数据集以及生成数据集
rosefun96的博客
02-21 5327
1 自带数据集 from sklearn import datasets # toy datasets # boston for regression X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True) print('boston',X.shape,y.shape) # iris for classification( 3 classes) X, y = d...
Dataset之diabetes：diabetes数据集的简介、下载、使用方法(比较八种机器学习算法实现二分类预测)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-19 1万+
​ Dataset之diabetes：diabetes数据集的简介、下载、使用方法(比较八种机器学习算法实现二分类预测)之详细攻略 目录 diabetes数据集的简介 diabetes数据集的下载 diabetes数据集的使用方法 diabetes数据集的简介 糖尿病数据集由768个数据点组成，各有9个特征。输出表格的列表字段；9个特征（怀孕次数，血糖，血压，皮脂厚度，胰岛素，BMI身体质量指数，糖尿病遗传函数，年龄，结果）。在768个数
用Scikit-learn进行机器学习（三）：使用Scikit-learn进行KNN分析——鸢尾花的分类识别
汪雯琦的博客
02-20 2279
文章目录在scikit-learn库中使用k-近邻算法鸢尾花识别1.导入需要用到的包2.获取数据3.数据集的说明4.制作dataframe5. 描述性统计箱线图展示散布图矩阵6.训练和打分 在scikit-learn库中使用k-近邻算法 分类问题：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 回归问题：from sklearn.nei...
python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成
木东的博客
11-08 9848
preface：做着最近的任务，对数据处理，做些简单的提特征，用机器学习算法跑下程序得出结果，看看哪些特征的组合较好，这一系列流程必然要用到很多函数，故将自己常用函数记录上。应该说这些函数基本上都会用到，像是数据预处理，处理完了后特征提取、降维、训练预测、通过混淆矩阵看分类效果，得出报告。 1.输入 从数据集开始，提取特征转化为有标签的数据集，转为向量。拆分成训练集和测试集，这里不
4.sklearn机器学习-------分类（监督学习）
bxg1065283526的博客
04-22 3286
1.监督学习利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射 关系应用到未知数据上，达到分类或回归的目的。                       分类：当输出是离散的，学习任务为分类任务。                       回归：当输出是连续的，学习任务为回归任务。2.分类学习输入：一组有标签的训练数据(也称观察和评估)，标签表明了这些数 据（观察）的所署类别。输出：...
如何使用 sklearn 快速创造出我们所需的数据？
Robin_Pi的博客
02-23 473
from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=0, cluster_std=1.0) plt.scatter(X[:, 0], X...
Python sklearn机器学习实战：数据预处理与模型构建
通过这些步骤，本教程引导读者逐步实现机器学习项目的各个环节，从数据预处理到模型构建和评估，以及数据的生成与变换。对于想要进一步探索Python机器学习的读者来说，这是一份实用且系统的指南。
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