from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 定义逻辑回归模型 model = LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, verbose=0...
.svm:支持向量机模型算法库 .neural_network:神经网络模型算法库 .neightbors:最近邻算法模型库 1. 使用sklearn实现线性回归 线性回归一般用于预测 使用sklearn包中的linear_model模块,linear_model中的LinearRegression函数 基本框架 importsklearn#加载sklearn包fromsklearnimportlinear_model#导入线性回归算法库model = ...
from sklearn import datasets from sklearn import svm, metrics # metrics用于评估模型,例如正确率、召回率等 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 基于网格搜索交叉验证 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 文本转换为数值特征 ...
我们分别实现了”随机森林“,’logistic回归‘,”SVM“三种分类模型: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.svm import LinearSVC, SVC def do_logistic_regression(x_train, y_train): c...
linear_model.SGDOneClassSVM函数参数: nu:float, default=0.5,One Class SVM 的 nu 参数:训练误差分数的上限和支持向量分数的下限。应在区间 (0, 1] 内。默认为 0.5。 fit_intercept:bool, default=True,是否计算该模型的截距。如果设置为 false,则在计算中不会使用截距(例如,数据预计已居中)。
Sklearn中常用模块:分类(Classification)、回归(Regression)、聚类(Clustering)、降维(Dimensionality reduction)、模型选择(Model selection)、数据预处理(Preprocessing)。 分类:识别某个对象属于哪个类别,常用的算法有:SVM(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林),常见的应用有:垃圾邮件识别、图...
fromsklearn.svmimportSVC fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split # 假设 X 是特征矩阵,y 是标签 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42) model=SVC(kernel='linear')# 使用线性核
fit(X, y) #设定class_weight wclf = svm.SVC(kernel='linear', class_weight={1: 10}) wclf.fit(X, y) #给两个模型分别打分看看,这个分数是accuracy准确度 #首先要有数据分布 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap="rainbow",s=10) ax = plt.gca(...
①通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) importnumpyasnp fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score fromsklearnimportdatasets,svm digits=datasets.load_digits() X=digits.data y=digits.target svc=svm.SVC(kernel='linear') ...
sklearn.linear_model.SGDRegressor # 贝叶斯模型 sklearn.naive_bayes.BernoulliNB sklearn.naive_bayes.CategoricalNB sklearn.naive_bayes.ComplementNB sklearn.naive_bayes.GaussianNB sklearn.naive_bayes.MultinomialNB # SVM模型 sklearn.svm.LinearSVC # 神经网络 ...