sklearn提供了很多有用的工具来处理数据,例如train_test_split函数可以将数据集分割成训练集和测试集: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 三、模型训练与评估假设我们要使用线性回归模型来预测波士顿房价,可以使用LinearRegression类来训练模型: fr...
这个属性是该地区的房价中位数属性,那我就明白了一件事,那就是我要预测的结果应该与该地区的房价中位数差不多才是正确的预测结果,所以我的机器学习系统应该是一个有监督的学习系统,是一个多变量回归的问题。
Scikit-Learn提供了一些函数,可以通过多种方式将数据集分成多个子集。最简单的函数是train_test_split。 原书的思路是根据收入类别来进行分层抽样,可以仔细阅读原书的分析步骤。 2.3.4、寻找相关性 可以使用corr()方法轻松计算出每对属性之间的标准相关系数(也称为皮尔逊相关系数),最终发现最有潜力能够预测房价中位数...
这个属性是该地区的房价中位数属性,那我就明白了一件事,那就是我要预测的结果应该与该地区的房价中位数差不多才是正确的预测结果,所以我的机器学习系统应该是一个有监督的学习系统,是一个多变量回归的问题。
但如果这样做,现在回归模型将预测房价中位数的对数,而不是房价中位数本身。如果你想要已预测的房屋中位数,则需要计算模型预测的指数。幸运的是,大多数Scikit-Learn的转换器都有一个inverse_transform()方法,这使得计算它们的逆转换变得容易。例如,下面的代码展示了如何使用StandardScaler来缩放标签(就像我们对输入所做...
Scikit-Learn提供了一些函数,可以通过多种方式将数据集分成多个子集。最简单的函数是train_test_split。 原书的思路是根据收入类别来进行分层抽样,可以仔细阅读原书的分析步骤。 2.3.4、寻找相关性 可以使用corr()方法轻松计算出每对属性之间的标准相关系数(也称为皮尔逊相关系数),最终发现最有潜力能够预测房价中位数...
机器学习实战——基于Scikit-Learn知到章节测试答案智慧树2023年最新兰州石化职业技术大学 第一章测试 1.以下属于监督学习算法的有( ) 参考答案: 决策树和随机森林;线性回归;支持向量机(SVM);神经网络;K近邻算法;逻辑回归 2.以下属于监督学习算法的有( ) 参考答案: 关联性规则学习;聚类;可视化和降维 3.下载维基...
每个输出神经元的决策边界是线性的,因此感知器不能学习复杂的模式(比如 Logistic 回归分类器)。然而,如果训练实例是线性可分的,Rosenblatt 证明该算法将收敛到一个解。这被称为感知器收敛定理。 Sscikit-Llearn 提供了一个Perceptron类,它实现了一个 单TLU 网络。它可以实现大部分功能,例如用于 iris 数据集(第4章...
本书基于作者多年的积累,通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出,特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容,在介绍完编程和数据处理基础之后,探讨了监督学习(如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机)、集成学习以及无监督学习(如降维和聚类等)。值得一提的...