(1)二分类:表示分类任务有两个类别,比如我们想识别图片中是不是狗,也就是说,训练一个分类器,输入一幅图片,用特征向量x表示,输出是不是狗,用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。 (2)多类分类:表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类,它们可能是橘子...
步骤2:训练模型 使用KNN算法,选择一个合适的K值,例如K=5。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 创建KNN模型knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)# 训练模型knn.fit(X_train,y_train) 步骤3:评估模型 使用测试集评估模型的准确率。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Stu...
有一些算法(如随机森林分类器或朴素贝叶斯分类器)可以直接处理多个类。也可以采用两种策略,将二元分类器进行多元分类: 策略一:OVR策略,one vs all; 预测10个类,同时训练10个分类器,预测每个实例是否为某个类别,取10个分类器中得分最高的类别,作为最终类别,进行输出。 策略二:OVO策略, one vs one;预测10个类,...
算法可以是梯度下降、随机森林、k-最近邻、支持向量机等。不同的算法具有不同的优缺点,适用于不同的问题和数据类型。📊 监督机器学习 监督机器学习是机器学习的一种主要范式,其中模型从带有标签的训练数据中学习,并被用于进行预测或分类。在监督学习中,每个训练样本都有一个已知的标签或输出,模型的任务是学习如何...
简介:【Python机器学习】分类算法任务、分类模型评价指标详解(图文解释) 分类任务 设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本,样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i,实例由n维特征向量表示,即x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))。
最全模型实战Pima印第安人数据集上的机器学习-分类算法(逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、支持向量机、xgboost、lightgbm) 1.数据集简介 该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测 患者是否患有糖尿病。
机器学习-分类算法-模型选择与调优09 模型选择与调优 交叉验证:为了让被评估的模型更加准确可信 网格搜索 fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasaspddefknncls():# k-近邻预测用户签到位置# 1...
KNN(K-NearestNeighbor)是机器学习入门级的分类算法,是一种有监督算法。 我们有一堆样本点,类别已知,如下图左,蓝色为一类,黄色为另一类。现在有个新样本点,也就是图中黑色的叉叉,需要判断它属于哪一类。KNN做的就是选出距离目标点黑叉叉距离最近的k个点,看这k个点的大多数颜色是什么颜色。这里的距离怎么定义...
简介:介绍了在Deepin 20系统上使用pip命令通过清华大学镜像源安装xgboost、lightgbm和catboost三个机器学习分类算法库的过程。 1 安装 conda安装一直未成功,只有用pip安装 pip install xgboost -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install lightgbm -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install...