预先获取鸢尾花数据,运行如下代码: from sklearn import datasets import pandas as pd iris =datasets.load_iris() iris_X = iris.data # 鸢尾花特征 iris_Y = iris.target # 鸢尾花标签 # 直接用上面两个训练也没有问题,本教程将它们整理成表格,更贴近现实。 iris_data = pd.DataFrame(iris.data,columns...
random_state=None) 五、回归生成器 make_regression 回归生成器所产生的回归目标作为一个可选择的稀疏线性组合的具有噪声的随机的特征。 它的信息特征可能是不相关的或低秩(少数特征占大多数的方差),也即用于回归任务测试的样本生成器。 sklearn.datasets.make_regression( n_samples=100, n_features=100, n_infor...
from sklearn.datasets import make_regression from matplotlib import pyplot X, y, coef = make_regression(n_samples=200, n_features=1, n_informative=1, n_targets=1, bias = 0, effective_rank=None, noise = 20, tail_strength=0,random_state=0, coef = True) print(X[:10])#输出前十个 p...
from sklearn.datasets import make_regression X, y = make_regression(1000, 2, noise=10) gbr = GBR() gbr.fit(X, y) gbr_preds = gbr.predict(X) AdaBoostRegressor from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor from sklearn.datasets import make_regression x,y = make_regression(n_features=4...
X, y = make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=30,random_state=5)//构建模型 一 设置随机种子作用 random_state 相当于随机数种子 random.seed() 。random_state 与 random seed 作用是相同的。 1.1 未设置随机种子按理 下面两...
X, y =make_regression(n_samples=10000, n_features=15, n_informative=10) # Init/fit the selector rfecv = RFECV(estimator=Ridge(), cv=5) _ = rfecv.fit(X, y) # Transform the feature array rfecv.transform(X).shape 这个模拟生成的数据集有15个特征,其中有10个是信息丰富的,其余的是冗余的...
from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_splitX, y, true_coefficient = make_regression(n_samples=200, n_features=30, n_informative=10, noise=100, coef=True, random_state=5) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y...
from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.feature_selection import RFECV from sklearn.linear_model import Ridge # 构建一个合成数据集 X, y = make_regression(n_samples=10000, n_features=15, n_informative=10) # 初始化和拟合选择器 ...
首先，让我们导入必要的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs, make_moons, make_circles, make_s_curve, make_swiss_roll, make_checkerboard1. 生成分类数据集要生成分类数据集，可以使用 make_classification函数。...
这里使用sklearn的dataset模块产生样本。(为了可视化,这里假设n_features=1, 以后的模型训练中我们将使用n_features=5)。 from sklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt X,y=datasets.make_regression(n_samples=200,n_features=1,n_informative=1,n_targets=1,noise=10,bias=1,random_state=1)#print(...