Scikit-learn的API设计的非常清晰,易于使用和理解,适合于新手入门,同时也满足了专业人士在实际问题解决中的需求。 1.2 理解算法包、算法库及算法框架之间的区别和联系 算法包:包含预先编写的,针对特定问题或一系列相关问题的算法实现。算法包可以用于执行特定的任务或操作,例如数值分析、机器学习、图像处理等。使用者...
3.聚类示例:使用scikit-learn的`KMeans`进行k-means聚类。 python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasetsimport make_blobs #生成随机数据 X, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0) kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) #聚类结果 labels = kmeans...
在上边例子中,直接使用了sklearn的数据集,在这个包中还有很多其他的数据集,数据集的网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets不仅可以使用数据集中的数据,还可以生成虚拟的数据, sklearn中自带的数据集,以房屋数据集为例: sklearn可以生成的数据集,回归模型中使用的数据集...
在Sklearn 里面有六大任务模块:分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理,如下图从其官网的截屏。 要使用上述六大模块的方法,可以用以下的伪代码,注意import后面我用的都是一些通用名称,如 SomeClassifier, SomeRegressor, SomeModel,具体化的名称由具体问题而定,比如 SomeClassifier = RandomForestClassifier So...
在scikit-learn下的datasets子包里,也自带了一个Iris数据集,这个数据集和原始数据集的区别就是scikit-learn已经帮我们提前处理好了空值等问题,可以直接输入模型用来训练。所以为了方便起见,我们直接使用scikit-learn的数据集。加载方法如下: fromsklearn.datasetsimportload_iris data=load_iris() x=data.data y=data...
算法的使用 scikit-learn实现了机器学习的大部分基础算法,让我们快速了解一下。 一、逻辑回归 大多数问题都可以归结为二元分类问题。这个算法的优点是可以给出数据所在类别的概率。 from sklearn import metrics from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文件。 以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据。 import numpy as np import urllib # url with dataset url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" # download...
哎呀,大多数分类器都设计用于处理数值数据。 因此,我们需要将分类数据转换为数字特征。 最简单的方法是使用OneHotEncoder对每个分类特征进行读热编码。 让我们以sex与embarked列为例。 请注意,我们还会遇到一些缺失的数据。 我们将使用SimpleImputer用常量值替换缺失值。
本文将以scikit-learn的使用例子为题,介绍其中的一些常用功能和应用。 1. 数据集加载与预处理 在机器学习中,数据集的准备和预处理是很重要的一步。scikit-learn提供了一系列函数来加载和处理数据集,例如load_iris函数可以加载经典的鸢尾花数据集。加载数据集后,可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和...
本案例以digists数据集为例,这个数据集是给定一个8*8像素数组,通过程序预测这64个像素代表那个数字。下面程序是导入并加载数据集到python环境中,通过print()查看数据集分类样本的数据特征: 运行结果可以查看到输出的数据集: 上面的程序语句帮助查看数据变量类型,执行后结果显示如下: ...