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...
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...
# 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...
你还可以通过python的csv模块,或者NumPy的loadtxt函数,或者Pandas的read_csv()函数读取从UCI Iris dataset下载的csv文件。 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() type(iris) sklearn.datasets.base.Bunch print iris.feature_namesprint iris.target_names ['sepal length (cm)', 'sepal wi...
iris= datasets.load_iris() 4、查看类型: type(iris) 结果: sklearn.utils._bunch.Bunch 5、查看数据: iris 结果: {'data': array([[5.1,3.5,1.4,0.2], [4.9,3. ,1.4,0.2], [4.7,3.2,1.3,0.2], [4.6,3.1,1.5,0.2], [5. ,3.6,1.4,0.2], ...
scikit-learn逻辑回归iris示例 scikitlearn逻辑回归iris示例 逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。在本文中,我们将使用scikitlearn包中的逻辑回归算法来解决一个经典的分类问题,即鸢尾花数据集(iris dataset)。 鸢尾花数据集是一个常用的机器学习测试数据集,包含了三种不同类别的鸢尾花,每类50个样本,共...
1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis。那既可以用于分类又可以用于降维。当然,应用场景最多的还是降维。和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可。 2. LinearDiscriminantAnalysis类概述 ...
在Scikit-learn中,我们通常使用内置的数据集或者从外部源加载数据集。这里,我们将使用内置的鸢尾花数据集(Iris dataset)作为示例。 python from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() syzdjg.toP/283283/ m.syzdjg.toP/283283/ ...
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 ...
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) fromsklearn.datasetsimportSomeData ...