文本处理时from sklearn import linear_model

最新推荐文章于 2025-03-18 10:45:27 发布
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分类专栏： 从SVM开始机器学习 文章标签： sklearn
本文包含两篇关于sklearn库的学习笔记：一是gridsearch的详细使用说明与技巧；二是支持向量机算法库(scikit-learn)的使用总结，旨在帮助读者更好地掌握这两个重要工具。

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python-sklearn学习笔记 第一节 linear_model
孤灯幻影的博客
08-02 4万+
一、最小二乘模型 训练数据为自变量的次实验值和因变量的次实验值，因此总的数据集为： 我们期望通过训练集得到回归模型(1)。当然，往往的结果是任何一组系数都不能使得计算结果和实测结果相符，因此我们只能退而求其次，使得误差最小。该式子通过矩阵偏导可以比较简单得到： 根据矩阵偏导公式我们可以得到（一个标准矩阵方程）： 注意上述方程里面为了得到截距，我们对数据增加了一维，如果我...
机器学习sklearn
timoraty的博客
06-14 1093
1.机器学习概述 1.1人工智能概述 1.1.1机器学习与人工智能、深度学习的关系 机器学习是人工智能的实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 1.1.2 机器学习深度学习的应用场景 传统预测 图像识别 自然语言处理 1.2什么是机器学习 1.2.1 定义 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 1.2.2 数据集的构成 特征值+目标值（比如说房屋的特征是特征值，房屋的价格是目标值） 对于每一行数据可以称为样本，有些数据集可以没有目标值 1.3 机器学习算
python库scikit-learn线性回归模型代码
qq_27390023的博客
12-17 2777
1.普通线性回归 from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) print(reg.coef_) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.me..
【scikit-learn】sklearn.linear_model 模块：线性模型（回归和分类）
最新发布
彬彬侠的博客
03-18 554
sklearn.linear_model是scikit-learn提供的线性模型模块，包含回归和分类任务的线性方法，如线性回归、岭回归、Lasso回归、Logistic回归等。sklearn.linear_model提供线性模型，适用于回归和分类任务，支持L1/L2正则化，避免过拟合，提升模型性能。如果数据是回归问题，可以使用LinearRegression、Ridge、Lasso；如果是分类问题，可以使用LogisticRegression。
Python多元线性回归-sklearn.linear_model，并对其预测结果评估
IT届的小学生
12-19 6万+
在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下 python 实现案例 1、选取数据 执行代码 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib ...
sklearn之线性模型
xtingjie的博客
05-20 3218
在skearn中，可以使用sklearn.linear_model来创建线性模型然后用fit函数去训练然后用predict去预测还可以用score函数去预测同时计算预测的准确度代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import linear_mode
【多选】分类正确率、混淆矩阵是评价分类模型效果的重要依据，下列编程语句有错误的是()(其中x , y是训练集和训练集标签，分别为DataFrame对象和Series对象) from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x,y, test_size=0.20，random_state=1e) from sklearn.linear_model import LogisticRegression 模型构建 clf = LogisticRegression(random_state=10,penalty='l1' ,solver='liblinear ') ####(1)#### 模型训练 clf.fit(train_x, train_y) 模型预测y_pred = clf.predict(test_x) print("分类正确率: " , round(clf.score(test_x, test_y),4))####(2)#### from sklearn.metrics import classification_report 输出主要分类指标的文本报告 print(classification_report(test_x,test_y)) ####(3)#### from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns 设置正常显示中文 sns.set(font='SimHei ')绘制热力图 ax = sns.heatmap(plot(test_y, y_pred), ####(4)#### annot=True,fmt= 'd ') ax.set_ylabel('真实') ax.set_xlabel('预测') ax.set_title('混淆矩阵热力图')
05-24
from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=0.20, random_state=1e-1) from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
解释代码import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('所有评论数据(1).xlsx') # 提取文本和情感倾向值 text = data['评论内容'].tolist() sentiment = data['情感倾向'].tolist() # 将连续的情感倾向值转换为离散的类别 threshold = 0.5 sentiment_class = ['positive' if s >= threshold else 'negative' for s in sentiment] # 将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(text) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, sentiment_class, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 保存模型 joblib.dump(model, 'model.pkl') joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')
07-14
它使用了pandas库来读取Excel文件，sklearn库中的CountVectorizer来将文本转换为特征向量，LogisticRegression来训练模型，以及joblib来保存训练好的模型。 首先，代码读取了一个名为"所有评论数据(1).xlsx"的Excel...
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示
06-09
抱歉，由于我是一个纯文本AI，无法进行画图展示。但是，你可以使用Python中的matplotlib库进行数据可视化。例如，你可以使用以下代码绘制特征重要性条形图： import matplotlib.pyplot as plt importance = mode....
机器学习-sklearn-分类，线性模型linear_model的简单使用
Zljhaodai的博客
04-12 861
【代码】机器学习-sklearn-分类，线性模型linear_model的简单使用。
【python库学习】 sklearn中的线性模型linear models模块
qq_38142901的博客
06-01 4626
对sklearn库中linear models模块里的线性模型的不同类型的方法优缺点与使用注意事项，进行一个简单的学习，与学习记录。
用 sklearn包中的 linear_model 实现多元线性回归
weixin_30746117的博客
06-22 448
from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit(example, label） print("Coefficients of sklearn: W=%s, b=%f" % (reg.coef_, reg.intercept_)) 其中example时特征值，label是...
sklearn库——线性回归模型
qq_57099024的博客
01-05 4135
目录 简单线性回归 多元线性回归 分类变量转换成虚拟变量 简单线性回归 from sklearn import linear_model#导入所需要的包 lr=linear_model.LinearRegression()#指定模型 #再fit中指定自变量和响应变量，注意此处使用的是大写X和小写y #由于sklearn接受的是numpy数组，所以又是需要处理数据，为了将dataframe传入sklearn。 predicted=lr.fit(X=tips['total_bill'].values
跟着Leo机器学习实战：sklearn笔记--线性模型
热衷开源的Boy
02-21 325
跟着Leo机器学习实战：sklearn笔记 sklearn框架–线性模型 一般机器学习流程 数据收集数据预处理训练模型模型评估预测 Supervised learning监督学习 线性模型 每一个模型都有一个拟合函数和预测函数 fit() predict() Ordinary Least Squares from sklearn import linear_model reg = line...
python 机器学习 sklearn 广义线性模型
水野与小太郎的博客
12-04 4339
广义的线性模型是最最常用和我个人认为最重要的 最小二乘 class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) fit_intercept=True表示是否计算截距，就是最后的那个 Y=w1X1+w2X2+b的b，normalize表示是都需...
机器学习笔记：python中使用sklearn的linear_model回归预测
u010479989的博客
06-10 3875
from sklearn import linear_model# LinearRegression 拟合一个带有系数 w = (w_1, ..., w_p) 的线性模型，# 使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。reg = linear_model.LinearRegression()reg.fit([[0 ,0], [1, 2], [2, 4]], [0, 1, 2]...
【机器学习与数据挖掘】Sklearn.linear_model.LinearRegression()使用详解
qq_43351886的博客
12-16 3377
引入函数 from sklearn import linear_model 创建LinearRegression对象 lr = linear_model.LinearRegression() 训练集训练 predicted = lr.fit(X=, y=)
机器学习之linear_model(普通最小二乘法手写+sklearn实现+评价指标)
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KI的博客
06-25 10万+
y=wi*xi+b，基于最小二乘法的线性回归：寻找参数w和b，使得w和b对x_test_data的预测值y_pred_data与真实的回归目标y_test_data之间的均方误差最小。
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