用法: classsklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=False, oob_score=False, n_jobs=...
首先,我们先安装sklearn包,目前最新版本是0.24.2。 pip3 install sklearn 接下来,我们加载相应的子包。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 18 12:11:18 2021 @author: 王几行xing@Python """ from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing ## 导入knn、数据集和数据预处...
from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge # 生成数据 rng = np.random.RandomState(0) X = 5 * rng.rand(10000, 1) y = np.sin(X).ravel() y[::5] += 3 * (0.5 - rng.rand(X.shape[0] // 5)) svr...
classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,class_weight=None,presort=Fals...
scikit-learn:基于python语言的机器学习算法库,建立在numpy、scipy、matplotlib之上,基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理。导入该包:import sklearn scikit-learn包中包含的算法库 .linear_model:线性模型算法族库,包含了线性回归算法, Logistic 回归算法 ...
sklearn安装前:环境中需要Python(≥3.3)、NumPy(≥1.6.1)、SciPy(≥0.9) sklearn安装时:pip install -U scikit-learn 或 conda install scikit-learn 2、选择机器学习方法#classification:分类(监督)——线性、决策树、SVM、KNN ;集成回归:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees regression:回归...
一,sklearn官方文档的内容和结构 1.1 sklearn官方文档的内容 库的算法主要有四类: 监督学习的:分类,回归, 无监督学习的:聚类,降维。 常用的回归:线性、决策树、SVM、KNN 集成回归:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees 常用的分类:线性、决策树、SVM、KNN,朴素贝叶斯;集成分类:随机森林、Adabo...
本文简要介绍python语言中sklearn.utils.deprecated的用法。 用法: sklearn.utils.deprecated(extra='') 装饰器将函数或类标记为已弃用。 调用函数/实例化类时发出警告并向文档字符串添加警告。 可选的额外参数将附加到弃用消息和文档字符串中。注意:要将其与 extra 的默认值一起使用,请放入一个空的括号: ...
sklearn基本流程如下图所示: 二、通过sklearn实现一个分类决策树实例 本文通过sklearn实现一个分类决策树包括如下四个步骤: (1) 数据集信息查看 (2) 数据集的获取与预处理 (3) 分类决策树模型构建 (4) 模型结构图可视化 (5) 特征重要性结果查看
1.2 sklearn官方文档结构 由图中,可以看到库的算法主要有四类:分类,回归,聚类,降维。其中: 常用的回归:线性、决策树、SVM、KNN ;集成回归:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees 常用的分类:线性、决策树、SVM、KNN,朴素贝叶斯;集成分类:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees...