估计器,很多时候可以直接理解成分类器,主要包含两个函数: 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...
# 主要包含两个函数:fit(x,y) 和predict(x),分别是训练和预测算法 模型流程: 代码语言:javascript 复制 # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params() # 为模型进行打分 model.score(data_X, data_y) 1.1 线性回归LinearRegress...
grid_search = GridSearchCV(ElasticNet(), param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) best_model = grid_search.best_estimator_ 以上只是使用Scikit-learn进行机器学习的一般步骤,具体步骤可能因任务而异。Scikit-learn提供了丰富的工具和函数,可以根据具体需求进行选择和使用。 附录...
# Pick the Linear Regression model and instantiate it model = LinearRegression(fit_intercept=True) # Fit/build the model model.fit(yearsBase[:, np.newaxis], meanBase) mean_predicted = model.predict(yearsBase[:, np.newaxis]) # Generate a plot like the one in ...
预测器最常见的是predict()函数: model.predict(X_test):评估模型在新数据上的表现。 model.predict(X_train):确认模型在老数据上的表现。 为了进行新数据评估,我们先将数据分成80:20的训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test),再用从训练集上拟合fit()的模型在测试集上预测predict()。
常直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 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 转换器(Transformer) 转换器用于数据预处理和数据转换,主要是三个方法: ...
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 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)...
在我们生成的数据里,X是一维,我们做一点小小的调整,用np.newaxis加一个维度,把[1,2,3]转成[[1],[2],[3]],这样的数据形态可以符合sklearn的要求。接着把X和y送入fit函数来拟合线性模型的参数。 X = x[:, np.newaxis]model.fit( X, y ) ...
regressor.fit(X_train, y_train) TODO:输出在测试集上的预测得分 score = regressor.score(X_test,y_test) print(score) 这里面的score即为r2_score,与如下结果相同 from sklearn.metrics import r2_score truedata=data.loc[(X_test.index)]
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.