1、fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 2、predict():预测测试集类别,参数为测试集。 大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 1.2 转化器 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: 1、fit():训练算法,设置内部参数。 2、transform():数据转换。
lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) pred2 = lr_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_...
fit(): 用于训练机器学习模型。 predict(): 用于进行预测。 transform(): 对数据进行变换,如特征工程。 score(): 评估模型性能。 GridSearchCV(): 用于网格搜索交叉验证以调优模型参数。 cross_val_score(): 执行交叉验证并返回评分。 train_test_split(): 将数据集分割为训练集和测试集。 confusion_matrix()...
简而言之：拟合等同于训练。然后，在训练模型之后，可以使用该模型进行预测，通常通过.predict()方法调用...
scikit_learn里的fit与fit_transform 二者的功能都是对数据进行某种统一处理(比如标准化~N(0,1),将数据缩放(映射)到某个固定区间,归一化,正则...
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。 fit(X),表示用数据X来训练PCA模型。 函数返回值:调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X),表示用X对pca这个对象进行训练。
fit(X,[,y]): 从样本数据中学习统计指标得分 transform(X): 执行特征选择 fit_transform(X[,y]): 执行特征选择 get_support([indices]) True:返回被选出的特征的下标 False:返回一个布尔值组成的数组,该数组指示哪些特征被选中 ——— 例子1: 使用卡方检验选择两个最优特征: from sklearn.datasets import...
这段代码首先创建了一个MinMaxScaler对象,然后使用fit_transform方法对训练数据进行拟合和转换,最后使用transform方法对测试数据进行转换。 数据标准化:标准化则是将数据缩放,使得它们的均值为0,标准差为1。这可以通过Scikit-learn的StandardScaler来实现。 X = np.arange(30).reshape(5, 6) X_train, X_test = trai...
clf.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)输出：0.9473684210526315。基于排列(permutation)的特征重要性 inspection.permutation_importance可以用来估计每个特征的重要性，对于任何拟合的估算器：from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.inspection import permutation_importance X, y ...
svc1.fit(x, y) print(svc1.score(x, y)) # 处理样本不均衡的,也就是设置class_weight的 svc2 = SVC(kernel='linear', C=1.0, class_weight={1: 10}) svc2.fit(x, y) print(svc2.score(x, y)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.