一个训练后的模型通常都会使用测试数据集测试该模型的准确性。对于简单线性归回模型当然可以使用 $\sum_{i=1}^{m}(y_{test}^{(i)} - \hat{y}_{test}^{(i)})^2$ 来衡量,但是它的取值和测试样本个数 m 存在联系,改进方法很简单,只需除以 m 即可,即均方误差(Mean Squared Error): $$ MSE:\frac...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() x = boston.data[:,5] # 只使用房间数量这个特征 y = boston.target x = x[y < 50.0] y = y[y < 50.0] from playML.model_selection import train_test_split x_train, x_test,...
import numpy as np import random print(torch.__version__) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 生成数据集 使用线性模型来生成数据集,生成一个1000个样本的数据集,下面是用来生成数据的线性关系: price= # set input feature number num_inputs = 2 # set example number num_examples = 1000 # set...
import pandas as pd import numpy as np def student(input_data): # *** Begin ***# sns.set() plt.figure(figsize=(10,10)) a=pd.read_csv(input_data) a["month"]=a["支付时间"].map(lambda x:int(x.split("/")[1])) d=a["实际金额"].groupby(a["month"]).sum() d=d.sort_i...
测试输入:Task2/births.csv 预期输出:你的答案与正确答案一致 开始你的任务吧,祝你成功! import matplotlib matplotlib.use('Agg') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings("ignore") ...
第二步,进行数据集分析。数据集分析当然是使用pandas+matplotlib+numpy的经典数据分析模式进行。下面我们一步步开始进行。 1.导入xml数据集的路径。我是使用ubuntu18.04的系统进行操作。导入文件的路径是从根目录开始。 (在此提示一下路径末尾一定要添加/,要不然该路径在后续操作当中会被当成一个string)。
第一步当然就是上一篇文章讲解的数据预处理啦,代码如下: # 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 dataset = pd.read_csv('studentscores.csv') X = dataset.iloc[ : , : 1 ].values ...
:param normalize:如果设置为True时,数据进行标准化。请在使用normalize = False的估计器调时用fit之前使用preprocessing.StandardScaler :param copy_X:boolean,可选,默认为True,如果为True,则X将被复制 :param n_jobs:int,可选,默认1。用于计算的CPU核数 ...
2.Jupyter Notebook的使用 3.Jupyter中使用Python 4.数据交互案例 加载csv数据,处理数据,保存到MongoDB数据库 使用Jupyter处理商铺数据 一、入门数据分析 1.大数据时代的基本面 大数据产业发展现状: 现在数据已经呈现出了爆炸式的增长,每一分钟可能就会有:
... #返回值‘result’是一个numpy ’ndarry‘对象 ... >>> result = sess.run(product) >>> print(result) [[ 12.]] >>> #任务结束关闭会话 ... >>> sess.close() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.