scikit-learnのDecisionTreeClassifierの基本的使い方を解説します。 訓練、枝刈り、評価、決定木描画をしていきます。 環境 Python3.7.13で1Google Colaboratory上で動かしています。Google Colabプリインストールされているパッケージはそのまま使っています。 最近気づいたのですがscikit-learnはPython3....
はじめに 分類器にかける前に文字データを離散の数値に変換するときに使われる。細かい処理などはできないが、とりあいず離散数値にして分類器にかけたいときによく使います。 使い方 >>>le=preprocessing.LabelEncoder()>>>le.fit(["paris","paris","tokyo","amsterdam"])LabelEncoder()>>>li...
在机器学习项目中的应用:TensorFlow与Scikit-learn 作为一种强大的编程语言,已经成为机器学习领域的热门选择。在本文中,我们将重点介绍Python在机器学习项目中的应用,特别是TensorFlow和Scikit-learn这两个流行的机器学习库。 一、Python在机器学习中的优势 作为一种通用编程语言,具有以下在机器学习中的优势: 灵活的语法和...
使用Scikit-Learn pipeline 减少ML项目的代码量并提高可读性 在构建和部署机器学习模型时,最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作,这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。 在ML世界中,采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们,这篇文章就是为你准备的。我将通过...
在构建和部署机器学习模型时,最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作,这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。 在ML世界中,采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们,这篇文章就是为你准备的。我将通过一个简单的用例,首先尝试通过采用一个简单的机器学习工作流...
选择性能指标:预测值和实际值之间的差距作为系统预测误差,通常用均方根误差(m个实际值与预测值之差的平方,除以m的平均值,再开根号,得到均方根误差),平均绝对偏差(实际值与预测值之差的绝对值的平均值)。K阶闵氏范数(向量模的k次方之后,在开k次方根),切比雪夫范数(向量中最大的)。
等式2-1 均方根误差(RMSE) 符号的含义 这个方程引入了一些常见的贯穿本书的机器学习符号: m是测量RMSE的数据集中的实例数量。 例如,如果用一个含有2000个分区的验证集求RMSE,则m = 2000。 x(i)是数据集第ith个实例的所有特征值(不包含标签)得矢量,y(i)是它的标签(这个实例的输出值)。 例如,如果数据集...
单变量特征选择能够对每一个特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单,易于运行,易于理解,通常对于理解数据有较好的效果(但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效);这种方法有许多改进的版本、变种。
从而使 和 之间的平方距离尽可能的小,假设如果 不是 的k个最近邻时 。因此,LLE 的第一步是方程 8-4 中描述的约束优化问题,其中W是包含所有权重 的权重矩阵。第二个约束简单地对每个训练实例 的权重进行归一化。 公式8-4 LLE 第一步:对局部关系进行线性建模 ...
在构建和部署机器学习模型时,最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作,这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。 在ML世界中,采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们,这篇文章就是为你准备的。我将通过一个简单的用例,首先尝试通过采用一个简单的机器学习工作流...