scikit-learn例子 以下是一些scikit-learn库的例子: 1.分类器示例:使用scikit-learn的`KNeighborsClassifier`来实现k最近邻算法进行分类。 python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target knn =KNeighbors...
scikit-learn 是一个非常强大的机器学习 Python 库。它是一个采用 新 BSD 许可协议(new BSD licence)(LCTT 译注:即三句版 BSD 许可证) 的自由开源软件。scikit-learn 提供了回归、分类、聚类和降维等当面的算法,如支持向量机(Support Vector Machine)(SVM)、随机森林、k-means 聚类等。 在下面关于 scikit-lea...
第 1 行从 scikit-learn 导入 svm 模块。跟前面几篇中介绍的 python 库一样,scikit-learn 也可以通过 Anaconda Navigator 轻松安装。第 2 行定义了一个名为 X 的列表,其中包含训练数据。X 中的所有元素都是大小为 3 的列表。第 3 行定义了一个列表 y,其中包含列表 X 中数据的类别标签。在本例中,数据...
Python和scikit-learn库计算指标 以下是使用Python和scikit-learn库计算两个例子的指标的代码: 代码实现 fromsklearnimportmetricsy_true=[1,1,0,0,1,1,1,1,1,1]y_pred=[1,0,0,1,1,1,1,1,1,1]# TP=7 FP=1# FN=1 TN=1print("准确率:",metrics.accuracy_score(y_true,y_pred))print("精准...
本文将以scikit-learn的使用例子为题,介绍其中的一些常用功能和应用。 1. 数据集加载与预处理 在机器学习中,数据集的准备和预处理是很重要的一步。scikit-learn提供了一系列函数来加载和处理数据集,例如load_iris函数可以加载经典的鸢尾花数据集。加载数据集后,可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和...
Iris植物分类数据集在scikit-learn库中已经内置,可以直接导入: # 导入Iris数据库fromsklearn.datasetsimportload_iris# x 为该该植物的四个特征值# y 为该植物对应的类别dataset = load_iris() x = dataset.data y = dataset.target 数据集中各特征值为连续型,也就是有无数个可能的值。而我们即将使用的算法...
有许多第三方库可与Scikit-learn结合使用，并扩展其功能。举两个例子：category-encoders库提供了各种分类特征的预处理方法：http://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/ELI5软件包提供了更好的模型可解释性：https://eli5.readthedocs.io/en/latest/这两个软件包都可以直接在Scikit-learn流水线中使用。# ...
在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。 加载数据 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件。 首先,数据应该被载入内存中。 scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文...
Scikit-learn 库示例 让我们用一个简单的例子来说明如何在数据科学项目中使用 Scikit-learn 库。 我们将使用鸢尾花花卉数据集,该数据集包含在 Scikit-learn 库中。 鸢尾花数据集包含有关三种花种的 150 个细节,三种花种分别为: Setosa:标记为 0 Versicolor:标记为 1 ...
在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法。 加载数据我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件。 首先,数据应该被载入内存中。 scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文件...