打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...
以流行的六个分类算法为例:决策树(Decision Tree)、K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)和朴素贝叶斯(Naive Bayes),介绍如何使用Python实现这些算法,并计算不同评价指标。 首先,您需要加载相关的Python包: from sklea...
朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重,也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果,但是在实际的应用场景中,极大地简化了贝叶斯方...
scoe_gnb = merics.acuray_score(y_tes,y_pred) # 模型准确率 6.3支持向量机 s =SVkernel='f',C=,max_ter=10,randomstate=66).fit(Xtrain,ytrain) y_rob = sc.decsion_untio(X_st) # 决策边界距离 y_ed =vc.redit(X_test) # 模型对测试集的预测结果 fpr_sv,tpr_vc,theshld_sv = mtris...
支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间...
支持向量机SVM算法 算法原理 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可...
打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...
神经网络决策树支持向量机朴素贝叶斯的收敛性 神经网络决策边界,神经网络的前向传播不得不承认,假设函数的格式很大程度上决定了我们所获得图像的样式,对于线性回归是与样本数据尽可能重合的那条直线,而在逻辑回归中就是所谓的决策边界。我们观察逻辑回归中的sigmoid函数
本文摘选 《 PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。 点击标题查阅往期内容 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归...
打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...