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文章平均质量分 96
虔诚的码农
这个作者很懒,什么都没留下…
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数据预处理
数据预处理和特征工程概述1.1 数据预处理与特征工程1.2 sklearn中的数据预处理和特征工程2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化2.1.1 preprocessing.MinMaxScaler2.1.2 preprocessing.StandardScales概述1.1 数据预处理与特征工程数据挖掘的五大流程:获取数据数据预处理:数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比原创 2021-01-25 15:56:31 · 510 阅读 · 0 评论 -
随机森林原理附代码
随机森林1 概述1.1 集成算法概述1.2 sklearn中的集成算法1.2.1 集成算法模块ensemble1.2.2 sklearn的基本建模流程2 RandomForestClassifier2.1 重要参数2.1.1 控制基评估器的参数1 概述1.1 集成算法概述集成学习(ensemble learning)是时下非常流行的机器学习算法,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影,在现实中集成学习也原创 2021-01-23 17:24:55 · 2838 阅读 · 0 评论 -
决策树原理附代码
1 决策树概述1.1 决策树是如何工作的决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一种图结构,我们只需要问一系列问题就可以对数据进行分类了。比如说,来看看下面这组数据集,这是一系列已知物种以原创 2021-01-21 23:05:50 · 687 阅读 · 0 评论