首先从SKLearn工具库的linear_model中引入LinearRegression;创建模型对象命名为model,设置超参数normalize为True(在每个特征值上做标准化,这样能保证拟合的稳定性,加速模型拟合速度)。 from sklearn.linear_ 输出: LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=True) 创建完后的估计器会...
fromsklearnimportdatasets# 导入库boston=datasets.load_boston()# 导入波士顿房价数据print(boston.keys())# 查看键(属性) ['data','target','feature_names','DESCR', 'filename']print(boston.data.shape,boston.target.shape)# 查看数据的形状print(boston.feature_names)# 查看有哪些特征print(boston.DESCR...
第 1 行次从 scikit-learn 导入 svm 模块。第 2 行定义了一个名为X的列表,其中包含训练数据。注意,X中的所有元素都是大小为 2 的列表。第 3 行定义了一个列表y,其中包含与列表X中的数据相关的值。第 4 行使用 svm 模块的SVR()方法生成支持向量回归模型。第 5 行使用 svm 模块的fit()方法,根据给定的...
而且在scikit-learn中,每个包的位置都是有规律的,比如:随机森林就是在集成学习文件夹下。 模板1.0应用案例 1、构建SVM分类模型 通过查阅资料,我们知道svm算法在scikit-learn.svm.SVC下,所以: 算法位置填入:svm 算法名填入:SVC() 模型名自己起,这里我们就叫svm_model ...
大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转换器(Transformer) 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: fit():训练算法,设置内部参数。 transform():数据转换。 fit_transform():合并fit和transform两个方法。
通过去除不变、协变或其他统计上不重要的特征量来改进机器学习,提高学习的精确度的一种方法。归一化是指将输入数据转换为具有零均值和单位权方差的新变量,但因为大多数时候都做不到精确等于零,因此会设置一个可接受的范围,一般都要求落在0-1之间。 Scikit-learn搭建了一套完整的用于数据预处理、数据降维、特征...
Scikit-learn 还支持缺失值的插补，这是构建机器学习模型之前数据预处理的重要组成部分。用户可以通过 sklearn.impute 子模块中的 SimpleImputer() 和 IterativeImpute() 函数使用单变量或多变量插补方法。数据拆分 一个常用的函数必须是数据拆分，我们可以将给定的输入 X 和 y 变量分离为训练和测试子集（X_train、y_...
Bagging 是一种通过构建多个相互独立的模型并将它们的预测结果平均来提高模型性能的方法。在 Scikit-Learn 中,BaggingClassifier 和 BaggingRegressor 分别用于分类和回归问题。 1.1 随机森林 随机森林是 Bagging 的一个特例,它使用决策树作为基础模型。每个基础模型在训练时使用随机抽样的数据和特征,最后通过投票或平均来得...