sklearn系列——目录

最新推荐文章于 2022-09-07 23:07:27 发布
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分类专栏： # Sklearn笔记 文章标签： 机器学习 sklearn
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sklearn自学指南(part42)--使用手册的目录
小山羊的学习日志
01-30 191
学习笔记，仅供参考，有错必究 文章目录6.1. 管道与复合估计器6.2. 特征提取6.3. 预处理数据6.4. 缺失值的插补6.5. 无监督降维6.6. 随机投影6.7. 核近似6.8. 两两度量、亲和力和核6.9. 转换预测目标（y） 6.1. 管道与复合估计器 6.1.1. 管道：链接估计器 6.1.2. 回归变换目标 6.1.3. FeatureUnion：复合要素空间 6.1.4. 异构数据的ColumnTransformer 6.1.5. 复合估计的可视化 6.2. 特征提取 6.2.1. 从
sklearn入门——决策树在sklearn中的实现
weixin_47830503的博客
06-30 756
sklearn入门——决策树在sklearn中的实现 1、决策树的简介 ​ 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。在这个决策过程中，我们一直在对记录的特征进行提问。最初的问题所在的地方叫做根节点，在得到结 论前的每一个问题都是中间节点，而得到的每一个结论（动物的类别）都叫做叶子节点。 ​ 例如说我们对新物种python，它是冷血动物，体表带鳞片，并且不是胎生，我们就可以通过
sklearn学习目录
liuziyuan333183的博客
07-20 238
sklearn目录学习网址数据预处理模型选择交叉验证机器学习离散标签：DecisionTreeClassifier连续标签：DecisionTreeRegressor随机森林离散标签：DecisionTreeClassifier连续标签：DecisionTreeRegressor决策树神经网络算法强化学习 学习网址 sklearnAPI：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html API使用方法：找模型（注意区分是连续还是离散）—— 查看模型的参
【机器学习】sklearn学习目录
断桥残雪D的博客
06-21 6472
python机器学习库sklearn教程python机器学习库sklearn——生成样本数据python机器学习库sklearn——数据预处理python机器学习库sklearn——特征提取python机器学习库sklearn——特征选择python机器学习库sklearn——K最近邻、K最近邻分类、K最近邻回归python机器学习库sklearn——决策树python机器学习库sklearn——...
sklearn学习目录（学习记录）
liuziyuan333183的博客
07-16 176
人工智能模型框架学习网址机器学习决策树离散标签：DecisionTreeClassifier连续标签：DecisionTreeRegressor随机森林离散标签：DecisionTreeClassifier连续标签：DecisionTreeRegressor决策树神经网络算法强化学习 学习网址 sklearnAPI：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html API使用方法：找模型（注意区分是连续还是离散）—— 查看模型的参数—— 查看模型的属性
sklearn系列之----开山篇
热门推荐
GavinZhou的博客
12-27 1万+
最近在学习深度学习，之前搞了段时间的caffe，但是caffe的优点在classification，对于想学习DL的我们还是需要从基础的学起，比如regression、clustring、dimensionality reduction等。 基础的教学视频可以观看Andrew NG的机器学习公开课； 在python包上，做基础的DL的最火的可能就是scikit-learn，也就是sklearn，
python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式
01-21
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...
python机器学习库sklearn——集成方法
01-27
在Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）中，集成方法是通过一系列工具实现的。 【Bagging】Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习技术，它通过从原始数据集中抽取有放回的随机子集（称为自助样本）...
python绘制二分类混淆矩阵_python sklearn包——混淆矩阵、分类报告等自动生成方式...
weixin_39771791的博客
12-04 1187
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，这里不多讲，在上一篇博客中...
Sklearn机器学习——预测明天是否会下雨
qq_47250064的博客
09-07 5623
探索澳大利亚天气，进行特征工程时对于地点这个特征进行爬虫爬取，使之与气候站的天气进行关联。数据预处理也比较繁琐。后期进行建模对于准确度和recall都进行不断优化。算是难度比较大的一个svm案例。
python的sklearn包（win64位）
11-22
这是python开发人工智能所的用到的sklearn包，导入后可以开发神经网络，支持python3.5版本，win64位
sklearn主要包和函数（中文版）
09-01
sklearn库的常用包和函数，参数用法，中文版，可以连接到github进一步学习
sklearn自学目录（更新中）
Zee_Chao的博客
07-14 503
1.scikit-learn数据集介绍（更新中） 2.scikit-learn代码实例学习目录（更新中）
Machine Learning——sklearn系列（二）——分类
wa1tzy的博客
07-07 406
文章目录一、K近邻1.1 KD-TREE1.2 随机梯度下降法1.3 SVM二 一、K近邻 1.1 KD-TREE kd树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构，主要应用于多维空间关键数据的近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)。 其实KDTree就是二叉查找树（Binary Search Tree，BST）的变种。二叉查找树的性质如下： 1）若它的左子树不为空，则左子树上所有结点的值均小
sklearn包
Rareay
06-08 983
sklearn官网：https://scikit-learn.org/stable/index.html 各种算法模块的说明在 Documentation -> API 中可以找到 train_test_split分离训练样本和测试样本 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_tra...
sklearn学习笔记_目录
JAYANDJEAN的博客
03-15 2778
sklearn Release 0.17 1   Welcome to scikit-learn 1.1  Installing scikit-learn 安装sklearn 1.2  Frequently Asked Questions 常见的问题 1.3  Support 支持 1.4  Related Projects 相关的项目 1.5  About us 关于我们 1.6
python | 数据分析（四）- Sklearn数据包
weixin_30562507的博客
08-21 376
sklearn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，设计的非常优雅，它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。 支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。同时sklearn内置了大量数据集，节省了获取和整理数据集的时间。 使用sklearn进行机器学习的步骤一般分为：导入模块-创建数据-建立模型-训练-预测五步。 ...
sklearn机器学习实战——基于AdaBoost完成乳腺癌分类
最新发布
11-29
在Scikit-learn库中，AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合一系列弱分类器（如决策树）创建一个强大的预测模型。在实战中，我们可以利用AdaBoost完成乳腺癌分类任务，步骤如下： 1. **导入必要的库**： ```python from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report ``` 2. **加载数据集**： ```python data = load_breast_cancer() X = data.data y = data.target ``` 3. **数据预处理与划分**： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 4. **初始化并训练AdaBoost模型**： ```python ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1) # 可调整超参数 ada_clf.fit(X_train, y_train) ``` 5. **做出预测**： ```python y_pred = ada_clf.predict(X_test) ``` 6. **评估性能**： ```python acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {acc * 100:.2f}%") print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 在这个过程中，AdaBoost会根据前一轮错误样本的重要性加权，每轮训练一个新的弱分类器，最后投票决定整个数据集的分类。
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