best_model = grid_search.best_estimator_ 以上只是使用Scikit-learn进行机器学习的一般步骤,具体步骤可能因任务而异。Scikit-learn提供了丰富的工具和函数,可以根据具体需求进行选择和使用。 附录
from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) pca.fit(X_train) X_train_reduction = pca.transform(X_train) X_test_reduction = pca.transform(X_test) 逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression SVM from sklearn.svm import LinearSVC 使用多项式核函数的SVM from...
fromsklearnimportdatasets iris = datasets.load_iris() 模拟数据集 这些函数都是来自sklearn.datasets模块,用于生成模拟数据集。下面是对每个函数的简要解释,以及哪些是常用的: make_biclusters:生成一个二聚类数据集。不常用。 make_blobs:生成一个简单的二维聚类数据集。常用,主要用于演示聚类算法。 make_circles:...
sklearn.ensemble 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率 常用的组合分类器方法: 5.1 通过处理训练数据集 即通过某种抽样分布,对原始数据进行再抽样,得到多个训练集。 常用的方法有装袋(bagging)和提升(boosting)。 # 装袋(bagging): 根据均匀概率分布从数据集中重复抽样(有放回),每个自助样本集和原数据集一样...
sklearn.metrics模块提供了一系列用于评估模型性能的函数,包括分类指标、回归指标、聚类指标等,是Scikit-learn(sklearn)库中非常重要的模块之一。常用的类和函数有: accuracy_score():用于计算分类模型的准确率,即模型预测正确的样本数与总样本数之比。 confusion_matrix():计算分类模型的混淆矩阵,包括真正类数量、假...
Scikit-learn将所有的评估器和函数功能分为六大类,分别是分类模型(Classification)、回归模型(Regression)、聚类模型(Clustering)、降维方法(Dimensionality reduction)、模型选择(Model selection)和数据预处理六大类。 六个功能模块的划分其实是存在很多交叉的,对于很多模型来说,既能处理分类问题、同时也能处理回归问题,而...
在机器学习领域,有很多常用的数据集,在scikit-learn中,内置了这些常用数据集,通过对应的函数可以直接加载,对于回归算法而言,常用数据集的加载函数如下 1. load_boston() 2. load_diabetes() 3. load_linnerud() 对于分类算法而言,常用数据集的加载函数如下 ...
from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() x = data.data y = data.target x值如下,可以看到scikit-learn把数据集经过去除空值处理放在了array里,所以x是一个(150,4)的数组,保存了150个数据的4个特征: array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3...
数据预处理阶段是机器学习中不可缺少的一环,它会使得数据更加有效的被模型或者评估器识别。下面我们来看一下sklearn中有哪些平时我们常用的函数: fromsklearnimportpreprocessing 2.1 数据归一化 为了使得训练数据的标准化规则与测试数据的标准化规则同步,preprocessing中提供了很多Scaler: ...