scikit-learn包含各种随机样本的生成器,可以用来建立可控制大小和复杂性的人工数据集。 make_blob() —— 聚类生成器 make_classification() —— 单标签分类生成器 make_multilabel_classification() —— 多标签生成器 make_regression() —— 回归生成器 二、分类生成器 make_classification 专门通过引入相关的,冗...
make_regression函数的基本用途是生成一组用于回归分析的数据集。这包括自变量(特征)和因变量(目标变量),通常用于测试或验证回归模型的性能。 生成数据的原理: make_regression函数通过生成一组随机数作为特征,并使用一个预定义的线性模型(或非线性模型,取决于函数设置)来计算目标变量。特征和目标变量之间存在一定的相关...
n_samples= 1000n_outliers= 50X, y, coef = datasets.make_regression(n_samples=n_samples, n_features=1, n_informative=1, noise=10, coef=True, random_state=0)#Add outlier datanp.random.seed(0) X[:n_outliers]= 3 + 0.5 * np.random.normal(size=(n_outliers, 1)) y[:n_outliers]= ...
优化器就那几种选择,翻翻文档,这里选择最普通的 sgd (随机梯度下降)优化器。 第10、11行代码是给出训练数据,这里出于演示的目的,直接在代码中写定,一般情况需要从文件或网络读取。 第14行代码是进行模型训练,就是逐步尝试获得最优解的过程,我们不能无限训练下去,所以这里指定 10 个轮次。 第16行代码根据训练的...
make_regression是一个常用的函数,用于生成一个回归问题的数据集。在使用make_regression时,可以指定特征范围,以便生成符合实际情况的数据集。本文将探讨make_regression指定特征范围的相关内容。 二、make_regression简介 make_regression是scikit-learn库中的一个函数,用于生成一个回归问题的数据集。它可以通过设置一些参数...
make_classification是产生样本的。n_informative是我们设置好有价值的重要特征。n_redundant是冗余特征就是...
这些数据集都可以在官网上查到,以鸢尾花为例,可以在官网上找到demo,http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
新月临秋: 谢邀。 关于随机森林,如果只读一篇论文的话,我推荐Microsoft Research的Decision Forests for Classification, Regression, Density Estimation, Manifold Learning, and Semi-Supervised Lear… 阅读全文 赞同 20517 条评论 分享
让我们从经典的线性回归(Linear Regression \[[1](#参考文献)\])模型开始这份教程。在这一章里,你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念。 本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line), 初次使用请参考...
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression globalmodel model=LogisticRegression(penalty='l2').fit(x_train,y_train) ### 保存模型 defsave_model(): print("保存模型") fromsklearn.externalsimportjoblib joblib.dump(model,'model.pkl') ### 模型验证 ...