sklearn
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
python+sklearn 机器学习代码备忘
import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd import matpl ......
Sklearn实现线性回归和逻辑回归
Linear Regression class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 参数解释如下： fit_intercept : 布 ......
TF-IDF原理及Sklearn实现
TF-IDF算法介绍 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词 ......
通过结巴分词 sklearn判断语句和例句集合最相近的句子
` import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity templates = [ "分析一下攻 ......
sklearn学习
一、决策树 1 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 ......
5. Sklearn岭回归
1. 线性回归 \[w = (X^TX)^{-1}X^TY \]对于矩阵X，若某些列线性相关性较大(即训练样本中某些属性线性相关 )，就会导致\(X^TX\)的值接近0，在计算\((X^TX)^{-1}\)时就会出现不稳定性。 结论:传统的基于最小二乘的线性回归法缺乏稳定性 2.岭回归 通常情况下会 ......
4.Sklearn多项式回归
1.多项式回归介绍 在一元回归分析中，如果依变量y与自变量X的关系为非线性的，但是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归 多项式回归的最大优点就是可以通过增加X的高次项对实测点进行逼近，直至满意为止。 事实上，多项式回归可以处理相当一类非线性问题，它在回归分析中占有重要的地位，因为任 ......
3.Sklearn-一元线性回归
1. 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model 2. 加载训练数据 # 建立datasets_X和datasets_Y用来存储数据中的房屋尺寸和房屋成交价格。 dat ......
2.Sklearn库标准数据集及基本功能
1. sklearn数据集 波士顿房价数据集 波士顿房价数据集包含506组数据，每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。因此，波士顿房价数据集能够应用到回归问题上。 使用sklearn.datasets.lo ......
auto_sklearn autosklearn AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'info'
Traceback (most recent call last): File "/home/software/anaconda3/envs/bert_env/lib/python3.7/site-packages/autosklearn/automl.py", line 634, in fit s ......
auto-sklearn 0.15.0 requires ConfigSpace<0.5,>=0.4.21, but you have configspace 0.7.1 which is incompatible.
auto-sklearn 0.15.0 requires ConfigSpace<0.5,>=0.4.21, but you have configspace 0.7.1 which is incompatible.auto-sklearn 0.15.0 requires smac<1.3,>=1. ......
sklearn KMeans包结果无法复现
随机问题 numpy等随机数 使用numpy等随机数时，一定要注意随机函数会首到上次随机结果的影响。e.g. # 如果代码如下： import numpy as np np.random.seed(20) # 为numpy设置随机种子 for i in range(10): x = np.rando ......
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1 ......
sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight
#calculate class weightsclass_weights = class_weight.compute_class_weight( class_weight ='balanced', classes =np.unique(y_train), y =y_train.flatten() ......
No module named 'sklearn'解决方案
sklearn深度学习库官方网站，打开之后按需复制命令进行安装，此处只列出两个最常用的： windows下pip安装： pip install -U scikit-learn Linux下pip安装： pip3 install -U scikit-learn windows/linux下conda安 ......
sklearn库主要模块功能简介
1.sklearn库简介 sklearn，全称scikit-learn，是python中的机器学习库，建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上，涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节，功能十分强大。与深度学习库 ......
sklearn入门
[toc] 本文目的是认识sklearn库的一些基本概念，了解sklearn提供的常用功能。 # 官方网站 * Getting Start：https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html * sklearn主页：https://scikit- ......
神经网络——基于sklearn的参数介绍及应用
一、MLPClassifier&MLPRegressor参数和方法 参数说明（分类和回归参数一致）： hidden_layer_sizes :例如hidden_layer_sizes=(50, 50)，表示有两层隐藏层，第一层隐藏层有50个神经元，第二层也有50个神经元。activation :激活 ......
机器学习之随机森林（sklearn）转自淘嘟嘟
转自 淘嘟嘟 出处：http://www.taodudu.cc/news/show-5314823.html 编程日记 chatgpt专题 当前位置： 首页 > NEWS >正文 机器学习之随机森林（sklearn） 文章目录 1. 概述 1.1 集成算法的概述 1.2 sklearn中的集成算法 ......
Sklearn DecisionClassifier提取规则
```python children_left = clf.tree_.children_left # 左节点编号 children_right = clf.tree_.children_right # 右节点编号 feature = clf.tree_.feature # 分割的变量 thresh ......
画出 sklearn 中支持向量机分类函数 SVC 的分类结果图（Draw the classification result graph of the svm classification function SVC in sklearn library）
在最近的学习中，看到代码中展示了如何画出支持向量机分类结果的决策面、最大间隙面和支持向量，即确定用支持向量机分类函数 SVC 进行分类后得到分类超平面和间隙面函数以及支持向量坐标的方法，分享给大家~ 1. 训练 svm 分类器 SVC 代码 1 from sklearn import svm 2 i ......
sklearn数据集的使用
# 1.数据集 **学习是可能用到的数据集** >训练集分为训练集和测试集 Kaggle https://www.kaggle.com/datasets 大数据竞赛平台 80 万科学家 真实数据 数据量巨大 UCI http://archive.ics.uci.edu/ml/ 收录了 559 个数据 ......
sklearn数据集的使用
一：安装 pip install sklearn 安装完成之后就是 1.scikit-lenrn数据集API介绍 sklearn.datasets 加载获取流行数据集 datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 datasets.fetch_*(data_ho ......
sklearn和statsmodels中logit的区别
sklearn中的logit是加了L2正则的逻辑回归，statsmodels中的是标准的LR 原文 ......
sklearn gridsearch不能使用验证集导致的过拟合问题
https://stackoverflow.com/questions/31948879/using-explicit-predefined-validation-set-for-grid-search-with-sklearn 或者用optuna #### use optuna lib to fi ......
Scikit-LLM：将大语言模型整合进Sklearn的工作流
我们以前介绍过Pandas和ChaGPT整合，这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。现在又有人开源了Scikit-LLM，它结合了强大的语言模型，如ChatGPT和scikit-learn。但这个并不是让我们自动化scikit-learn，而是将scikit-learn和语 ......
sklearn之主成分分析pca
sklearn之主成分分析pca 在scikit-learn中，CA是主成分分析的缩写。主成分分析是一种常用的线性降维技术，可以将多维数据集降到较低的特征维度，并保留数据集的大部分特征信息。在sklearn中，使用PCA需要引入PCA模块，并通过实例化一个PCA对象来使用它的方法和属性。例如，可以使 ......
[Python]-sklearn模块-机器学习Python入门《Python机器学习手册》-05-处理分类数据
《Python机器学习手册——从数据预处理到深度学习》 这本书类似于工具书或者字典，对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚，感觉虽然是工具书，但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解，在应用中也能更为熟练。 以下是根据书上的代码进行实操，注释基本写明了每 ......
sklearn.metrics.precision_recall_curve—计算不同概率阈值的精确召回对（仅限于二分类任务）
参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html 在分类模型的性能评估指标总结章节中，提到的Precision-Recall 曲线可通过sklearn库中的 ......