pca2.explained_variance_ratio_ array([0.77381099, 0.22385721]) 本节开始处的截图显示了数据投影到新的二维空间中。 独立成分分析 独立成分分析(ICA)是另一种线性算法,它确定了一种新的基础,用于表示原始数据,但追求的目标不同于 PCA。 ICA 起源于信号处理,其旨在解决的问题称为盲源分离。通常将其描述为鸡尾酒...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, explained_variance_score pred_ols_model = ols_model.predict(test) print('r2_score:', r2_score(test.price_ln, pred_ols_model)) test['pred_price'] = np.power(np.e, pred_ols_model) print('RMSE:', mean_squared_error(test['价...
Willingham, Emily, A Machine Gets High Marks for Diagnosing Sick Children, Scientific American, October 7th, 2019, https://www.scientificamerican.com/article/a-machine-gets-high-marks-for-diagnosing-sick-children/ Clark, Jack, Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines, Bloomberg...
1.背景 越来越多的客户不再使用信用卡服务,银行的经理对此感到不安。如果有人能为他们预测哪些客户即将流失,他们将不胜感激,因为这样他们可以主动向客户提供更好的服务,并挽回这些即将流失的客户。 2.数据集 该数据集由10,000个客户组成,其中包含了他们的年龄,工资,婚姻状况,信用卡限额,信用卡类别等。 不过,这里...
plt.title("Component-wise and Cumulative Explained Variance") 在上图中,蓝线表示按成分解释的方差,而橙线表示累积解释的方差。我们只用四个组件就可以解释数据集中大约60%的方差变化。现在让我们尝试可视化每个分解的成分: import seaborn as snsplt.style.use('fivethirtyeight')fig, axarr = plt.subplots(2,...
plt.plot(range(4), np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)) plt.title("Component-wise and Cumulative Explained Variance") 1. 2. 3. 在上图中,蓝线表示按成分说明的方差,而橙线表示累积解释的方差。我们只使用四个组件就可以解释数据集中大约60%的变化。现在让我们尝试可视化每个分解的组件: ...
metrics import explained_variance_scorefrom sklearn.grid_search import GridSearchCVfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressory = y.values #转换成array数组 X = train_df.values # 转换成array数组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
常用的评价指标有:平均绝对误差(mean_absolute_error)、均方误差(mean_squared_error)、中位数绝对误差(median_absolute_error)、解释方差得分(explained_variance_score)以及R方得分(r2_score)。虽然评价指标各有其优缺点,但没有必要全部调用。本项目中调用均方误差和R方得分两个指标,期望均方误差尽量低,R方得分尽量...
In other words, the burglary has explained away the alarm. It is important to note that the probability for other causes just gets reduced, but does NOT go down to zero. In a stroke of bad luck, it could have happened that both a burglary and an earthquake happened, and any one of ...
## Kpiprint('R2 (explained variance):', round(metrics.r2_score(y_test, predicted), 2))print('Mean Absolute Perc Error (Σ(|y-pred|/y)/n):', round(np.mean(np.abs((y_test-predicted)/predicted)), 2))print('Mean Absolute Error (Σ|y-pred|/n):', '{:,.0f}'.format(metrics...