SelectKBest(): 用于从原始数据中选择最具有代表性的K个特征。 SelectPercentile(): 用于从原始数据中选择最具有代表性的一定比例的特征。 SelectFromModel(): 用于从原始数据中选择最具有代表性的特征,基于指定模型的特征重要性。 RFE(): 用于从原始数据中递归选择最具有代表性的特征。 fit(): 用于训练机器学习模...
noise:在数据集中添加的噪声的标准差。这个参数决定了月牙的噪声程度。 random_state:随机数生成器的种子。这确保了每次运行代码时生成的数据集都是一样的。 2. 回归数据样本 除了分类和聚类,回归是机器学习的另一个重要方向。scikit-learn同样也提供了创建回归数据样本的函数。 from sklearn.datasets import make_r...
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier 随机森林 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 数据处理方法: train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split 计算准确度 from sklearn.metrics import accuracy_score 网格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV p...
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。 fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。 函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。 transform(X) 将数据X...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
scikit-learn是一个用于Python的机器学习库,提供了大量用于数据挖掘和数据分析的工具。以下是对这些函数和方法的简要描述: clear_data_home: 清除数据集目录的内容。 dump_svmlight_file: 将数据集保存为SVMLight格式的文件。 fetch_20newsgroups: 下载20个新闻组的文本数据集。
Scikit-learn库对数据集进行划分需要使用sklearn.model_selection函数,该函数的train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机按比例选取train_data和test_data,形式为: X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state=0) ...
步骤 0. 从 scikit-learn 的模块中导入估计器函数。估计器用于指学习算法，例如 RandomForestClassifier，用于在给定输入 X 值的情况下估计输出 y 值。简单地说，这可以用方程 y = f(X) 最好地概括，其中 y 可以在给定 X 的已知值的情况下估计。步骤 1. 实例化估计器或模型。这是通过调用 estimator 函数并...
scikit-learn是一个用于Python的机器学习库,提供了大量用于数据挖掘和数据分析的工具。以下是对这些函数和方法的简要描述: clear_data_home: 清除数据集目录的内容。 dump_svmlight_file: 将数据集保存为SVMLight格式的文件。 fetch_20newsgroups: 下载20个新闻组的文本数据集。
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1)...