from sklearn.metrics import r2_score import matplotlib.pyplot as plt #加载数据集 boston = load_boston() print(boston.data.shape)#boston是sklearn.utils.bunch类型,里面有data506行13列 X = boston.data y = boston.target #筛选和标签最相关的k=5个特征 selector = SelectKBest(f_regression,k=4)...
import numpy as np; #导入make_regression数据集生成器 from sklearn.datasets import make_regression; #导入用于回归分析的KNN模型 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor; #--- #生成特征数量为1,噪音为50的数据集 X,y=make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=50,random_state=8);...
2.Sklearn安装 Sklearn安装要求Python(>=2.7 or >=3.3)、NumPy (>= 1.8.2)、SciPy (>= 0.13.3)。如果已经安装NumPy和SciPy,安装scikit-learn可以使用pip install -U scikit-learn。 3.Sklearn流程 创建对象>>> from sklearn.linear_model import LinearRegression #引入线性回归模型 from sklearn.neighbors ...
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressor 对于knn分类,使用score方法评估模型,对于回归的问题,返回的是R^2分数,R^2分数也叫做决定系数,是回归模型预测的优度度量,位于0到1之间,R^2等于1对应完美预测,R^2等于0对应于常数模型,即总是预测训练集响应(y_train)的均值。 fromsklearn.datasetsimportmake_regressio...
用sklearn实现KNN算法的步骤 step 1:载入数据 step 2:KNN分类 step 3:决策边界 结果: KNN算法优缺点 优点:易于实现;易于训练;参数少;精度高;对异常值不敏感;无数据输入假定。 缺点:扩展性不佳;维度诅咒
开始建立LogisticRegression模型: 第一步:将数据分为训练组和测试组 y=hotel['hotel'] #y为目标值列,相当于应变量 x=hotel.drop('hotel',axis=1)#x为非目标值列,相当于自变量 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=...
regressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,scalefromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn....
开始建立LogisticRegression模型: 第一步:将数据分为训练组和测试组 y=hotel['hotel'] #y为目标值列,相当于应变量 x=hotel.drop('hotel',axis=1)#x为非目标值列,相当于自变量 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=...
from sklearn.model_selection import train_test_split kng=KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)x_data,y_data=make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=50,random_state=1)x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x_data,y_data,random_state=1)kng.fit(x_train,y_train)prediction...
#第七步 逻辑回归分类from sklearn.linear_model import LogisticRegressionlr = LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)lr.fit(X_train_std,y_train)res4 = lr.predict(X_test_std)print(res4)print(metrics.classification_report(y_test, res4, digits=4))plot_decision_region(X_train_std,y_train...