fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) scores1 = cross_val_score(lr_model,train_x,train_y,cv=5, scoring='accuracy') # 输出精确...
首先从SKLearn工具库的linear_model中引入LinearRegression;创建模型对象命名为model,设置超参数normalize为True(在每个特征值上做标准化,这样能保证拟合的稳定性,加速模型拟合速度)。 from sklearn.linear_ 输出: LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=True) 创建完后的估计器会...
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...
fromsklearn.xxximportSomeModel # xxx 可以是 linear_model 或 ensemble 等 model = SomeModel( hyperparameter ) model.fit( X, y ) # 无监督学习 fromsklearn.xxximportSomeModel
from sklearn.decomposition import SomeModel 1. 模型选择 (Model Selection) from sklearn.model_selection import SomeModel 1. 预处理 (Preprocessing) from sklearn.preprocessing import SomeModel 1. SomeClassifier, SomeRegressor, SomeModel 其实都叫做估计器 (estimator),就像 Python 里「万物皆对象」那样,Sk...
model.fit(X, y) 通过这些步骤,线性回归模型将被训练并学习数据集中的模式和关联。 在机器学习中,评估器(Estimator)是用于学习数据模式和进行预测的对象。线性回归评估器(LinearRegression)是一种用于拟合线性模型的评估器。 实例化评估器是为了创建一个可供使用的评估器对象。通过实例化,可以设置评估器的参数和属性...
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 fromsklearn.metricsimportaccuracy_score#评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression lr_model.fit(train_x,train_y) ...
model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') # 可视化结果 plt.scatter(X, y, color='blue', label='Actual') plt.plot(X, y_pred, color='red', ...
layers.Dropout(0.5),layers.Dense(num_classes,activation=”softmax”),])batch_size=64epochs=25model.compile(loss=”categorical_crossentropy”,optimizer=”adam”,metrics=[“accuracy”])model.fit(x_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_split=0.1)model.save(“existing_model”...
在监督学习中的代码范式为model.fit(X_train, y_train) 在无监督学习中的代码范式为model.fit(X_train) 拟合之后可以访问model里学到的参数,比如线性回归里的特征系数coef,或K均值里聚类标签labels,如下(具体的可以在SKLearn文档的每个模型页查到)。