三、使用scikit-learn构建决策树 3.1 准备环境 首先,确保安装了Python和scikit-learn。如果还没有安装,可以使用pip命令安装: pip install scikit-learn 3.2 导入必要的库 fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier fromsklearn.mo...
# 主成分分析# 减少系统的维数,保留足以描述个数据点特征的信息#scikit-learn 库中fit_tranform()函数就是用来降维的属于PCA对象,使用前先导入PCA模块sklearn.decomposition,然后使用PCA()构造函数#用n_components选项制定要降到几维fromsklearn.decompositionimportPCAx_reduced=PCA(n_components=3).fit_transform(iri...
1、从 sklearn 中加载数据 fromsklearn.datasetsimportload_iris iris= load_iris() 2、打印相关信息(一) print('1、Type of iris dataset:\n{}'.format(type(iris)))print('\n2、keys of iris:\n{}'.format(iris.keys()))print('\n3、Describe of iris dataset:\n{}'.format(iris['DESCR'][:1...
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() 波士顿房价数据集 (Boston Housing Dataset) 描述:该数据集包含波士顿地区506个房屋的13个特征,以及这些房屋的中位数房价。特征包括犯罪率、住宅用地比例、非零售商业用地比例、氮氧化物浓度、平均房间数、房龄、距离就业中心的距离、公路通达性、财产税率...
首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自scikit自带的iris数据集,数据集的内容可以参考以前的博客,这里就不在赘述。 首先让我们从scikit-learn中加载数据集。 fromsklearn.datasetsimportload_iris dataset = load_iris() data = dataset.data target = dataset.target ...
fromsklearn.preprocessingimportSomeModel 1. SomeClassifier, SomeRegressor, SomeModel 其实都叫做估计器 (estimator),就像 Python 里「万物皆对象」那样,Sklearn 里「万物皆估计器」。 此外,Sklearn 里面还有很多自带数据集供,引入它们的伪代码如下。 数据集 (Dataset) ...
建议在开始之前扫一眼Scikit-learn鸟瞰 本文从sklearn自带的dataset iris,对鸢尾花数据集进行分类。Iris数据中data存储花瓣长宽(column0,1)和花萼长宽(column2,3),target存储花的分类,Iris-setosa , Iris-versicolor , and Iris-virginica ,分别存储为数字 0,1,2 ...
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow---第五章笔记 支持向量机 支持向量机(简称SVM)是一个功能强大并且全面的机器学习模型,它能够执行线性或非线性分类、回归,甚至是异常值检测任务。 线性SVM分类 选取鸢尾花数据集作为实验数据 from sklearn import datasets ...
Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了,学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式。 例如,分类器,Sklearn 本身就有很多数据库,可以用来练习。 以 Iris 的数据为例,这种花有四个属性,花瓣的长宽,茎的长宽,根据这些属性把花分为三类。 我们要用 分类器 去把四种类型的花分开。
from sklearn import datasets # load the Iris dataset iris = datasets.load_iris()X = iris.data y = iris.target # extract sepal length and sepal width (the first two features)sepal_length = X[:, 0]sepal_width = X[:, 1]# create a scatter plot plt.figure(figsize=(8, 6))plt....