2.1 安装 scikit-learn 确保你的环境中已经安装了scikit-learn。如果没有安装,可以通过 pip 安装: pip install scikit-learn 2.2 导入必要的库 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.datasetsimportmake_blobs fromsklearn.linear_modelimportPerceptron f...
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from matplotlib import pyplot # 定义数据集 X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4) # 定义模型 model =...
Scikit-learn算法库中的这些算法,各自有着独特的原理和应用场景。线性回归用于预测连续变量,决策树直观易懂适合处理分类问题,支持向量机在高维数据分类中表现出色,K-Means则用于无监督的聚类分析。它们就像一群各有所长的小伙伴,在不同的机器学习任务中发挥着重要作用,帮助我们从复杂的数据中挖掘出有价值的信息,做出准...
scikit-learn主要由分类、回归、聚类和降维四大部分组成,其中分类和回归属于有监督学习范畴,聚类属于无监督学习范畴,降维适用于有监督学习和无监督学习。scikit-learn的结构示意图如下所示: scikit-learn中的聚类算法主要有: K-Means(cluster.KMeans) AP聚类(cluster.AffinityPropagation) 均值漂移(cluster.MeanShift) 层次...
# 导入所需的库fromsklearn.datasetsimportload_iris# 导入scikit-learn库中的鸢尾花数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 导入数据集分割工具fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 导入数据预处理工具——标准化fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier# 导入K近邻分类器fromsklearn.mod...
scikit-learn 是最受欢迎的机器学习库之一,它提供了各种主流的机器学习算法的API接口供使用者调用,让使用者可以方便快捷的搭建一些机器学习模型,并且通过调参可以达到很高的准确率。 这次我们主要介绍scikit-learn中k近邻算法(以下简称为KNN)的使用。 KNN是一种非参数机器学习算法(机器学习中通过模型训练而学到的是模型...
scikit_learn--kNN算法 一.kNN算法简介 在模式识别领域中,最近邻居法(KNN算法,又译K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下,输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。 在k-NN分类中,输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的,k个最近邻居(k为正...
《scikit-learn 常用算法原理及编程实战》—2.3 Numpy简介 2.3 Numpy简介 Numpy是Python科学计算的基础库,主要提供了高性能的N维数组实现以及计算能力,还提供了和其他语言如C/C++集成的能力,此外还实现了一些基础的数学算法,如线性代数相关、傅里叶变换及随机数生成等。
Scikit-learn是一个流行的Python机器学习库,其中包含许多用于回归分析的算法。以下是一些常用的scikit-learn回归算法: 1. 线性回归(Linear Regression) 2. 岭回归(Ridge Regression) 3. Lasso回归(Lasso Regression) 4. 弹性网络(ElasticNet Regression) 5. 决策树回归(Decision Tree Regression) 6. 随机森林回归(...
使用各种聚类分析算法的 scikit-learn 实现,你将了解它们的一些差异、优势和劣势。 数据集 scikit-learn 提供了有助于说明聚类算法差异的数据集。我们会在需要的地方使用这些数据,但我们也会使用我们的客户数据集来帮助您使用真实数据(而不是明显的形状)来可视化聚类。