from sklearn.linear_model import LinearRegression linreg = LinearRegression() linreg.fit(X_train, y_train) #模型拟合测试集 y_pred = linreg.predict(X_test) from sklearn import metrics #用scikit-learn计算MSE print "MSE:",metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred) #用scikit-learn计算RMSE p...
scikit-learn非常简单,只需实例化一个算法对象,然后调用fit()函数就可以了,fit之后,就可以使用predict()函数来预测了,然后可以使用score()函数来评估预测值和真实值的差异,函数返回一个得分。例如调用决策树的方法如下 In [6]: from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor In [7]: clf = DecisionTreeRegresso...
Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集 数据集划分:sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options) sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.mo...
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 参数: fit_intercept:是否有截据,如果没有则直线过原点; normalize:是否将数据归一化; copy_X:默认为True,当为True时,X会被copied,否则X将会被覆写; n_jobs:默认值为1。计算时使用的核数 方法: de...
如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息,python的XGBoost模块有一个sklearn包,XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是: 1、eta ->learning_rate 2、lambda->reg_lambda 3、alpha->reg_alpha ...
sklearn.feature_selection.f_regression(X, y, center=True) X:一个多维数组,大小为 (n_samples, n_features),即行数为训练样本的大小,列数为特征的个数 y:一个一维数组,长度为训练样本的大小 return:返回值为特征的 F 值以及 p 值 不过在进行这个操作之前,我们还有一个重大的任务要完成,那就是对于空值...
sklearn参数 scikit-learn实现了决策树算法,它采用的是优化的CART版本,既可以解决分类问题,也可以解决回归问题。分类器:DecisionTreeClassifier回归类:DecisionTreeRegression criterion:特征选择采用的标准 DecisionTreeClassifier:默认采用gini(基尼系数),也可以选择信息增益。 DecisionTreeRegression:MSE/MAE splitter:节点划分...
XGBoost Scikit-Learn API XGBoost分类集成 XGBoost回归集成 XGBoost超参数 探索树木数量 探索树深 探索学习率 探索样品数量 探索特征数量 极端梯度提升算法 梯度提升是指一类集成机器学习算法,可用于分类或回归预测建模问题。集成是根据决策树模型构建的。一次将一棵树添加...
该算法使用 Base learners。它接受输入 x,输出用来形成条件概率。这些 Base learners 使用 scikit-learn 的决策树作为树型学习者,使用岭回归作为线性学习者。 参数概率分布 参数概率分布是一种条件分布。这是由 Base learners 输出的加法组合形成的。 评分规则 ...
(6).GBDT提升树官方介绍:https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#gradient-tree-boosting (7).XGBoost安装官网说明:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html (8).Kaggle开源数据:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques ...