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RSS订阅原创 纯小白的Sklearn学习（SVM-手写数字识别案例）-day（12）
这样可以保证所要降维的所有数据，都是基于上面识别之后的特征来进行降维的，数据特征具有一致性（不知道这么表述是否正确）。此句是因为函数当中的pca.fit和svm都要求输入进去的数据是二维的，所以需要检查数据长度，如果是以为的就转化成二维数据在重新储存进原函数中。导入数据后，数据为784个特征列+1个目标列组成的数据 ，每一行都代表一个数字，只不过将这一个数字写成了以行为单位的像素值的形式。，这意味着新数组将只有一个样本（在机器学习数据的语境中，通常将数据的第一个维度视为样本维度）。函数用于改变数组的形状。
2025-04-30 11:07:09
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原创 纯小白的Sklearn学习（K-Means-instacart案例）-day（10）
案例：Kaggle竞赛题instacart案例，数据来源为kaggle官网。
2025-04-15 15:43:17
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原创 纯小白的Sklearn学习（决策树-泰坦尼克生存预测）-day（7）
看了关于这个案例的好多代码，慢慢感觉数据处理和特征筛选的过程太重要了，一个模型可以有千百种结果，完全取决于前期数据处理过程。1、导入框架下面的三个文件就是从Kaggle下载的data文件。
2025-04-06 17:29:58
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原创 纯小白的Sklearn学习（决策树-红酒分类）-day（6）
feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280/od315稀释葡萄酒','脯氨酸']# 用pandas的concat方法将数据拼接并按照列的方式拼接，具体日后要实验axis参数并加深体会,但是这个数据并没有在下面代码中用到，做他干什么呢？,class_names=["琴酒","雪梨","贝尔摩德"]# 划分训练集和测试集。
2025-03-31 13:53:39
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原创 纯小白的Sklearn学习（逻辑回归-肿瘤预测）-day（5）
数据里面包含无效数据“？”，所以在数据处理阶段需要对这些数据进行替换和删除，此两行命令就是这个干这事儿的，将所有？替换成NaN,这里没理解太透彻，就是理解为将一些乱七八糟的无效数据统一替换成NaN，这个叫什么。1、导入数据后是乱的，需要定义column_names列名，然后用names参数添加列名（表头）到数据中，表示缺失值的常量，Numpy库就是这么定义的，想删除数据必须要替换成Nunmy认识的好处理的NaN？，是对数据进行切片截取然后在赋予给x的过程，本案例为取全部行，第一列到倒数第二列的所有数据。
2025-03-28 09:49:13
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原创 纯小白的Sklearn学习（岭回归-波士顿房价预测）-day（4）
data = pd.read_csv("C:/Python-Project/梯度下降/price_boston_housing.txt")print('模型的偏置是：\n',estimator.intercept_)print('模型的系数是：\n',estimator.coef_)可以正常运行，但是预测结果准确性很差，不知道为什么。# 机器学习，此处为与前面章节的不同指出。print('均方差为：\n',ret)补充波士顿房价预测（岭回归）
2025-03-25 23:51:56
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原创 纯小白的Sklearn学习（梯度下降-波士顿房价预测）-day（3）
3、读进去后发现pandas的数据格式和Numpy的格式是不一样的，所以就不能按教程一步一步操作了，只能自己摸索。2、读文件，教程里面的读文件是直接在load_boston完成的，不知道怎么的我就不行，所以网上download了txt版本的数据，然后用read方式读进去。# 将数据分离成了数据和目标集合，但是往下不会了，因为train_test_split需要的是array格式，下一步转换数据才能继续进行。重点代码：XX1 = data_1[["CRIM","ZN","INDUS"]]
2025-03-25 00:22:59
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原创 纯小白的Sklearn学习（线性回归-学生成绩预测）-day（2）
这比较好理解，没啥说的，主要是用案例补代码基础知识的时候，对文件读取这一步的格式有疑问，报错warning直接扔给大模型基本上就能解决了。就是pd.read_csv我以为可以直接改成txt，后来发现直接读csv也行。print("预测的结果是：\n",estimator.predict(DataFrame_1[["score_1","score_2"]]))print("线性回归的系数是：\n",estimator.coef_)# 读入文件，训练集文件和预测集文件。# 建立线性回归API。
2025-03-22 21:10:25
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空空如也
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