本文详细讲解如何在Sklearn中依次实现CART回归树和分类树,包括如何导入数据,预处理数据,建立模型,训练模型,进行预测,和评估模型。 二、CART分类树评估器参数详解 CART分类树是二叉树,其每个内部节点不是分为两个子节点,就是没有子节点(也就是叶节点)。这和其他可能有多于两个子节点的决策树算法(如ID3,C4.5等)有...
图1.1 银行贷款申请模型样本数据 2 分类决策树的sklearn实现 分类决策树在sklearn中的实现主要是DecisionTreeClassifier函数(回归决策树DecisionTreeRegressor)。 class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier( criterion=’gini’, # 该函数用于衡量分割的依据。常见的有"gini"用来计算基尼系数和"entropy"用来计算信息增益 s...
12 plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.rainbow, edgecolors='k') 13 14 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 图1 聚类方法生成四组不同的数据 为了更加能够简化多分类的示例,此处直接使用线性核函数的方法,对于sklearn中C-SVC算法中多分...
B,C 三类,将 A,B 作为正向数据,C 作为负向数据,训练出一个分模型,再将 A,C 作为正向数据,B 作为负向数据,训练出一个分类模型,最后 B,C 作为正向数据,C 作为负向数据,训练出一个模型,通过这三个模型就能实现多分类。
sklearn实现线性回归与改变损失函数 sklearn learn sklearn learn 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-#/usr/bin/pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp a=[ [1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6],]b=[2,2,2,2]c=np.multiply(a,b)print(c,type(c))b1=[[2],[2],...
解析:ID3,C4.5,CART 4.神经网络 解析:感知机,神经网络 5.支持向量机 解析:线性可分,近似线性可分,线性不可分 6.集成模型 (1)Boosting 解析:AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM,CatBoost (2)Bagging 解析:随机森林 四.无监督学习模型 1.聚类 解析:kk均值聚类,层次聚类,谱聚类 ...
在sklearn库中，决策树分类算法通过DecisionTreeClassifier函数实现，回归决策树则通过DecisionTreeRegressor函数实现。具体实现代码如下：银行贷款申请评估模型的样本数据存储在bank.txt文件中，程序逻辑实现于main.py文件。结果输出 程序运行后，输出结果如下：每个决策树节点包含以下信息：samples表示节点中样本的...
(4) C: 正则化强度。数值越大,强度越大。一般的,过拟合时,可以适当提高C。反之,欠拟合时,可以适当减小C。 (5) fit_intercept: 是否有截距,默认为True。 (6) intercept_scaling: 默认为1,当solver=linear且(5)为ture时有意义,相当于人造一个特征[intercept_scaling, X],而fit_intercept则视为一个权重参数...
a) liblinear:使用了开源的liblinear库实现,内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。 b) lbfgs:拟牛顿法的一种,利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。 c) newton-cg:也是牛顿法家族的一种,利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。
plt.scatter(mydata.T[0][0].tolist(), mydata.T[1][0].tolist(), s=size, c=color, marker=mrkr) # 欧氏距离公式 def distEclud(vecA, vecB): return linalg.norm(vecA.astype(float) - vecB.astype(float)) # 随机生成聚类中心