Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据预处理 我们总能够从这些方法中挑选出一个适合于自己问题的, 然后解决自己的问题. Scikit-Learn 安装 pip 安装 安装Scikit-learn (sklearn) 最简单的方法就是使用 pip 安装它. ...
metrics import plot_confusion_matrix # 可视化混淆矩阵 plot_confusion_matrix(model, X_test_scaled, y_test, cmap=plt.cm.Blues) plt.show() 10. 持续学习与实践 机器学习是一个不断发展的领域,持续学习是提高技能的关键。Scikit-learn提供了丰富的文档和示例,帮助用户更深入地了解每个算法的原理和应用。
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 5. 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 6. 评估模型y_pred = model.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)report = classification_repor...
同理,找到LR算法在sklearn.linear_model.LogisticRegression下,所以: 算法位置填入:linear_model 算法名填入:LogisticRegression 模型名叫做:lr_model。 程序如下: 套用模板得到程序如下: # LogisticRegression分类器 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklea...
模型保存(model persistence)是一种将训练好的机器学习模型保存到磁盘,然后在以后的时间点(可能是在不同的环境中)加载和使用的技术。这是非常有用的,因为通常训练一个好的模型可能需要大量的时间和计算资源。一旦模型被训练,我们可能希望在未来重新使用它,而不是每次需要时都重新训练。在Scikit-learn中,可以使用Python...
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn import set_config X, y = load_diabetes(scaled=False, return_X_y=True, as_frame=True) ...
from sklearn.model_selection import HalvingGridSearchCV 2. ICE 图 Scikit-learn 0.23 版本引入了部分依赖图（PDP），PDP 对显示平均特征非常重要。而 Scikit-learn 0.24 版本则提供了显示个体条件期望（ICE）图的选项。 与 PDP 一样，ICE 图显示了目标和输入特征之间的依赖关系。不同之处在于， ICE 图显示...
from sklearn.model_selection import cross_val_score # 以交叉验证为例,以下是使用Scikit-learn进行交叉验证的代码 scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5) print(scores) 可视化工具 尽管Scikit-learn本身不提供绘图功能,但是它可以很好地与matplotlib等Python绘图库配合使用,以实现数据和模型效果的可视化。
④ SKLearn高级API讲解:包括简化代码量的流水线(Pipeline估计器),集成模型(Ensemble估计器)、有多类别-多标签-多输出分类模型(Multiclass 和 Multioutput 估计器)和模型选择工具(Model Selection估计器)。 1.机器学习简介 关于本节内容,强烈推荐大家阅读ShowMeAI文章 图解机器学习 | 机器学习基础知识[4] 和 ...
# 方法1:使用pickleimport picklemodel_saved = pickle.dumps(model) # 保存模型成字符串model_loaded = pickle.loads(model_saved) # 从字符串加载模型model_loaded.predict(data) # 方法2:使用joblibimport joblibjoblib.dump(model, 'model_saved_joblib.pkl') # 保存模型到文件model_loaded = joblib.load('...