from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import LinearSVC iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X = X [y<2,:2] #只取y<2的类别,也就是0 1 并且只取前两个特征 y = y[y<2] # 只取y<2的类别 # 分别画出类别0和1的点 plt.scatter(X[y=...
这里以糖尿病检测为例,使用Logistic回归进行分类。 importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 加载数据集data=pd.read_csv('diabetes.csv')X=data.drop('Outcome'...
!python -m pip uninstall git+https://github.com/DannyVanpoucke/LSSVMlib#egg=LSSVMlib Dependencies (i.e. implemented with) Python 3.7.3 sklearn 0.21.2 pandas 0.24.2 numpy 1.16.4 scipy 1.2.1 Bugs Please open an issue if you encounter a bug. Contact Author : Danny E.P. Vanpoucke Twi...
这几天在看数字孪生的论文,看到这篇《基于LSTM与迁移学习的光伏发电功率预测数字孪生模型》,打算复现一下,正好学习一下机器学习,之前没了解过。由于是小白,主要记录一下大概实现流程,之后有空再深入了解原理。所有python代码都在jupyter上运行。 解决: 读取csv文件: # 读入文件 dataset= pd.read_csv('5-Site_1.c...
目录1.简介2.二分类样本权重和弱学习器系数推导(1)弱学习器系数推导(2)样本权重系数推导3.Adaboost分类算法流程4.Adaboost回归算法流程5.Adaboost正则化6.sklearn实现Adaboost1.简介Adaboost为加法模型,学习算法为前向分步学习算法。 作为经典的boosting算法,Adaboost通过计算前一个基学习器的误差率,更新后一个基学...