pythonCopy codefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris from joblib import dump, load # 加载iris数据集并训练一个随机森林分类器 iris = load_iris() clf = RandomForestClassifier() clf.fit(iris.data, iris.target) # 将模型保存到磁盘 dump(clf, 'ra...
Scikit-learn提供了许多内置的工具来帮助我们完成这些任务。 def data_prepare(df):# 删除不相关的列如 'id', 'code', 'name', 'create_time'df = df.drop(columns=['id', 'code', 'name', 'create_time'])# 处理缺失值df.dropna(inplace=True)# 将数据分为特征和目标变量X = df.drop(columns=[...
包:sklearn.multiclass OneVsRestClassifier:1-rest多分类(多标签)策略 OneVsOneClassifier:1-1多分类策略 OutputCodeClassifier:1个类用一个二进制码表示 示例代码 #coding=utf-8fromsklearnimportmetricsfromsklearnimportcross_validationfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierfromskle...
二、将自己所写的kNN算法封装成scikit-learn库中的kNN算法一样的模式 封装算法: importnumpy as npfrommathimportsqrtfromcollectionsimportCounterclassKNNClassifier:def__int__(self, k):"""初始化kNN分类器"""assertk >= 1,"k must be walid"self.k=k"""变量前加_,表示该变量为类私有,其它类不能随便...
1. 一行代码导入 Scikit-learn 模块 在你做任何事情之前,你需要导入要使用的工具。为什么还要写单独的导入语句呢?一行搞定! from sklearn import datasets, model_selection, preprocessing, metrics,SVM, decomposition, pipeline 这一行代码一次性导入了最常用的 Scikit-learn 模块,让你的工作空间设置更整洁高效。
Scikit-Learn Python comes with this dataset, so we don’t need to download it externally from any other source. We will import the dataset directly, but before we do that, we need to import Scikit-Learn and Pandas using the following commands: import sklearn import pandas as pd After ...
import train_test_split import joblib import mlflow import mlflow.sklearn def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--kernel', type=str, default='linear', help='Kernel type to be used in the algorithm') parser.add_argument('--penalty', type=float, default=1.0,...
快速了解scikit-learn库中的模块、类、函数 先观其大略,把模块的文档过一遍,遇到问题,有个印象去哪里查找。 究其细节:对常见的模块认真阅读。 常见模块:数据模块,数据处理模块,回归模块,分类模块,聚类模块,降维模块,模型评估模块,模型保存模块。 代码实现:了解方法 import sklearn # 查看库的模块 dir(sklearn) #...
(kernel="linear", penalty=1.0), compute=cpu_compute_target, environment=f"{job_env.name}:{job_env.version}", code="./src/", command="python train_iris.py --kernel ${{inputs.kernel}} --penalty ${{inputs.penalty}}", experiment_name="sklearn-iris-flowers", display_name="sklearn-...
本课程首先简单介绍了什么是机器学习、什么是Scikit-learn以及如何安装Scikit-learn;然后讲解了如何选择合适的机器学习方法,并以iris数据集为例展示了Scikit-learn的通用学习模式,同时分享了一些有用的数据集及其用法;接着是Scikit-learn模型的讲解,包括其常用属性和功能;最后结合案例详细讲解了如何进行数据标准化,以及如何...