fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split #数据缩放 fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler 3.3 特征抽取 官网链接:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.feature_extraction fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer v = DictVectorizer(sparse=False) D = [{'fo...
from sklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold selector=VarianceThreshold(threshold=0.1)X_train_selected=selector.fit_transform(X_train) 单变量特征选择 栗子:使用SelectKBest选择与目标变量相关性最高的K个特征。 代码语言:javascript 复制 from sklearn.feature_selectionimportSelectKBest,f_regression select...
第一步,先安装sklearn库,如果还没安装sklearn库的话,使用下面的命令进行安装, sudo pip install -U scikit-learn 再执行下面的命令安装可视化工具, sudo pip install pydotplus sudo apt-get install graphviz Sklearn的官网是:http://scikit-learn.org/stable/ 上面有很多例子和示例代码,不过都是英文的, 3、泰...
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1) X_train_selected = selector.fit_transform(X_train) 1. 2. 3. 单变量特征选择 栗子:使用SelectKBest选择与目标变量相关性最高的K个特征。 from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=...
sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块,对常用的机器学习算法进行了封装 其中包括: 1.分类(Classification) 2.回归(Regression) 3.聚类(Clustering) 4.数据降维(Dimensionality reduction) 5.常用模型(Model selection) 6.数据预处理(Preprocessing) 本文将从sklearn的安装开始讲解,由浅入深,逐步上手sklearn。
partial_fit(X [,y])仅将SelectFromModel元变压器安装一次。 set_params(**参数)设置此估算器的参数。 transform(X)将X缩小为选定的特征。 fromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModel ...
官网链接:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.feature_selection 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,chi2 X,y=load_digits(return_X_y=True)# 特征选择X_new=SelectK...
官网链接:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.feature_selection fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,chi2 X,y=load_digits(return_X_y=True)# 特征选择X_new=SelectKBest(chi2,k=20).fit_transform(X,y) ...
5.常用模型(Model selection) 6.数据预处理(Preprocessing) 本文将从sklearn的安装开始讲解,由浅入深,逐步上手sklearn。 sklearn官网:http://scikit-learn.org/stable/index.html sklearn API:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing ...
数据降维（Dimensionality reduction）：减少相关变量维数，常⽤算法有 PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（⾮负矩阵分解）模型选择（Model Selection）：⽐较，验证，选择参数和模型，常⽤模块有 grid search（⽹格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics...