nanovna -https://github.com/ttrftech/NanoVNA/blob/master/python/NanoVNA-example.ipynb History scikit-rf was created in 2009 by Alex Arsenovic while he was a graduate student at the University of Virginia’s millimeter wave research lab in 2009. scikit-rf is licensed under the BSD License and is currently ...
第一个决策树的可视化图: plot\_tree(rf.estimators\_\[0\]) 我们可以可视化第一个决策树: viz 概括 我将向您展示如何可视化随机森林中的单个决策树。可以通过estimators_列表中的整数索引访问树。有时当树太深时,值得用max_depth超参数限制树的深度。 数据获取 获取全文完整资料。 本文选自《Python在Scikit-Lea...
92 92 description = "Python library for RF/Microwave engineering"; 93 93 homepage = "https://scikit-rf.org/"; 94 - changelog = "https://github.com/scikit-rf/scikit-rf/releases/tag/v${version}"; 94 + changelog = "https://github.com/scikit-rf/scikit-rf/releases/tag/${src.tag...
代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 创建随机森林模型 rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rf_model.fit(X_train, y_train) # 进行预测 rf_pred = rf_model.predict(X_test) # 计算混淆矩阵和准确率 ...
rf = rf.fit(x_train, y_train) y_pred = rf.predict(x_test) return y_pred x = data.iloc[:, 1:] y = data['SeriousDlqin2yrs'] y_pred = fill_by_rf(x, y, 'MonthlyIncome') y_pred array([0.11, 0.33, 0.16, ..., 0.19, 0.09, 0. ]) ...
同样在Python:使用sklearn进行集成学习中,我们已讨论过偏差和方差是怎样影响着模型的性能——准确度。调参的目标就是为了达到整体模型的偏差和方差的大和谐!进一步,这些参数又可分为两类:过程影响类及子模型影响类。在子模型不变的前提下,某些参数可以通过改变训练的过程,从而影响模型的性能,诸如:“子模型数”(n_es...
本次利用Scikit-learn包完成土地利用分类,以下以RF(随机森林)分类方法为例(以下有不足之处,还望各位指正,能分享你的东西就更好了) 各种包准备:GDAL, numpy,scipy,scikit-learn python包GDAL学习链接:https://pypi.org/project/GDAL/ scikit-learn包学习链接:https://scikit-learn.org/stable/ ...
rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_pred)print("随机森林模型混淆矩阵:\n", rf_conf_matrix)print(f"随机森林模型准确率:{rf_accuracy:.2f}") 支持向量机(SVM)示例 我们也可以尝试SVM模型: fromsklearn.svmimportSVC# 创建SVM模型svm_model = SVC(kernel='linear', random_state=42) ...
rf, feature_names=['petal length', 'petal width', 'sepal length', 'sepal width']) plt.show() 功能3:聚类可视化 scikitplot.cluster.plot_elbow_curve展示聚类的肘步图。 import scikitplot as skplt kmeans = KMeans(random_state=1) skplt.cluster.plot_elbow_curve(kmeans, cluster_ranges=range...
在NVIDIA cuML 25.02 中,我们将在公测版中发布无需更改代码即可加速 scikit-learn 算法的功能。2019 年首次推出的 NVIDIA cuML 已迅速为 Python 机器学习添加基于 CUDA 的 GPU 算法。借助最新版本,数据科学家和机器学习工程师能够保持 scikit-learn 应用不变,并在 NVIDIA GPU 上实现比 CPU 快 50 倍的性能。