scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\...
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 =...
sklearn 中文文档:http://www.scikitlearn.com.cn/ 官方文档:http://scikit-learn.org/stable/ sklearn官方文档的类容和结构如下: sklearn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。 sklearn库的四大机器学习算法:分类,回归,聚类,降维。其中:...
# 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...
1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义几乎完全相同,但是意义不全相同。下面就对DecisionTreeClassifier和DecisionTreeReg...
下面正式给大家说一说scikit-learn算法库 1、安装最新版 pip install scikit-learn AI代码助手复制代码 2、算法库的预处理使用 from sklearn.imputeimportSimpleImputerimputer=SimpleImputer(strategy='mean') X_train_clean = imputer.fit(X_train) AI代码助手复制代码 ...
Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分: 分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理。 1、分类:是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等。目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经...
Scikit-learn 更新了,新特性主要包括选择超参数更快的方法、ICE 图、直方图 boosting 改进、OneHotEncoder 支持缺失值等。 自2007 年发布以来,Scikit-learn 已经成为 Python 领域非常重要的机器学习库,支持分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。
机器学习算法库scikit-learn的安装 scikit-learn 是一个python实现的免费开源的机器学习算法包,从字面意思可知,science 代表科学,kit代表工具箱,直接翻译过来就是用于机器学习的科学计算包。 安装scikit-learn有两种方式: (1)安装官方发布的包。 (2)安装第三方开发工具,里边已经包含了scikit-learn。
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(...