>>>fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifier>>>fromsklearn.datasetsimportmake_classification>>>fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split>>> X, y = make_classification(n_samples=100, random_state=1)>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, ....
# coding=gbk ''' 测试 ''' import time from sklearn import metrics import pickle as pickle import pandas as pd # Multinomial Naive Bayes Classifier def naive_bayes_classifier(train_x, train_y): from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB model = MultinomialNB(alpha=0.01) model.fit(train...
TextClf :基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架,包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型,通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)# 创建决策树分类器clf=DecisionTreeClassifier()# 训练模型clf.fit(...
TextClf :基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架,包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型,通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。 - luopeixiang/textclf
r2 = sklearn.metrics.r2_score(y_test, y_predictions) mae = sklearn.metrics.mean_absolute_error(y_test, y_predictions) mse = sklearn.metrics.mean_squared_error(y_test, y_predictions) rmse = np.sqrt(mse) 此外,我们还尝试了其他几种机器学习模型,包括随机森林回归器和极限梯度提升回归器(XGBRegr...
具有清晰的代码结构,可以让你很方便的加入自己的模型,使用textclf,你可以不用去关注优化方法、数据加载等方面,可以把更多精力放在模型实现上。 与其他文本分类框架NeuralClassifier的比较: NeuralClassifier不支持机器学习模型,也不支持Bert/Xlnet等深度的预训练模型。
Sklearn NN clf.predict()总是返回全0还是全1? Sklearn是一个Python机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。在Sklearn中,NN clf.predict()是用于进行神经网络分类器的预测操作的方法。 对于Sklearn中的神经网络分类器,clf.predict()返回的结果取决于具体的模型和数据。一般情况下,如果模型训练得当...
# %% [code] import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score import sklearn.metrics as skm from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import Logistic...
(['rh_fraud_score'], ExpressionTransformer("-0.8888 if X[0] <= 50 else (0.8822 if X[0]<=60 else 1.12123)")), ]) pipeline = PMMLPipeline([('mapper', mapper),("classifier", sklearn.linear_model.LogisticRegression())]) pipeline.fit(data2[data2.columns.difference(['cpd30'])], da...