Python中机器学习的包 机器学习 python 一、介绍 机器学习定义: 通过数据的学习,得到模型,然后用于对新数据进行预测。 机器学习主要分类 监督学习:分类、回归 无监督学习:聚类 开发流程 获取数据 数据处理 特征工程 算法训练 模型评估 二、数据库 sklearn的使用 Sklearn安装要求Python(>=2.7 or >=3.3)、NumPy (>...
InterpretML 是一个Python包,它包含许多机器学习可解释性API。此包的目的是基于绘图图提供交互式绘图,以了解预测结果。 InterpretML 提供了许多方法来解释你的机器学习,方法包括使用我们讨论过的许多技术——即SHAP和PDP。此外,这个包拥有一个Glassbox模型API,它在开发模型时提供了一个可解释性函数。 让我们用一个示例...
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包,旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一,Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具,还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。本文将详细介绍Scikit-learn库的特点、常见功能和应用场景,并通过...
1 H2O (Python,R,Java,Scala) 2 auto-sklearn(Linux,Python) 3 flaml(Python) 4 AutoGlueon(安装比较啰嗦,略过) 5 小结 在介绍包之前,让我们先大概了解下机器学习的一条龙流程。 来源:He et al., 2019 从上图可以看出,机器学习算法建模的流程大致为: 数据准备,包括数据收集,数据清理; 特征工程,包括特...
机器学习常用python包 (py37) ai@ai:~$ pip freeze |grep -v'@'astor==0.8.1certifi==2021.5.30chardet==4.0.0cycler==0.10.0gast==0.2.2google-pasta==0.2.0h5py==2.8.0idna==2.10jieba==0.42.1joblib==1.0.1mkl-fft==1.3.0mkl-service==2.3.0olefile==0.46opencv-python==4.5.2.54pandas==...
【Monte】是用于构建基于梯度的学习机器的Python框架,如神经网络,条件随机场,逻辑回归等.Monte包含模块(包含参数,成本函数和梯度函数)和训练器 (可以通过最小化其在训练数据上的成本函数来调整模块的参数。 模块通常由其他模块组成,这些模块又可以包含其他模块等。像这样的可分解系统的梯度可以通过反向传播来计算。
shap 是一种用于解释机器学习模型特征的算法,我的教程 可以使用dashboard,用于分析和解释(scikit-learn 兼容)机器学习模型(包括 xgboost、catboost 和 lightgbm)的预测和工作原理。包括shap值。 Streamlit 是一个快速搭建交互式网站的python包,非常适合机器学习模型线上部署。我的教程 ...
sklearn是基于python语言的机器学习工具包,是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集,可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。 2.sklearn数据类型 ...
python 机器学习主成分 python主成分分析包 文章目录 1. 主成分分析 1. 主成分分析 #导入包 import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.formula.api as smf from sklearn import linear_model import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt...