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_transform(partData)对部分数据先拟合fit,找到该part的整体指标,如均值、方差、最大值最小值等等(根据具体转换的目的),然后对该partData进行转换transform,从而实现数据的标准化、归一化等等。 tansform(restData)根据对之前部分fit的整体指标,对剩余的数据(restData)使用同样的均值、方差、最大最小值等指标进行转...
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...
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...
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.
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 ...
knn.fit(X_train,y_train) params = knn.get_params() print(params) score = knn.score(X_test,y_test) print("预测得分为:%s"%score) # 预测数据,预测特征值 print(knn.predict(X_test)) # 打印真实特征值 print(y_test) 1. 2. 3. ...