1.源数据文件下载 用于进行回归预测的源数据文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/16-JGI-JnksC9I7I_ghvrug 密码: ey46 2.编写代码并运行 1.第1...次代码修改并运行 下面一段代码与之前预测评分只有0.83的文章相比，数据源多了房屋高度的分类和房屋建筑年代的分类。...根据运行结果来看，这是一个有效的分类，提高了预测准确率。...根据运行结果来看，标准化提高了回归模型的预测准确率。...sklearn多层感知器-回归模型得分 0.9399513836020602 sklearn集成-回归模型得分 0.9578897231281281 两个模型的评分到0.95左右，可以算是比较准确的模型
目录 必看前言 分类模型的评估指标 1 样本不均匀问题 2 混淆矩阵 2.1 模型整体效果：准确率 2.2 精确度 Precision 2.3 召回率 Recall 2.4 F1 measure...Negative）： 真实为 0，预测作 0 基于混淆矩阵，我们有一系列不同的模型评估指标，这些评估指标的范围都在[0,1]之间，所有以 11 和00 为分子的指标都是越接近 1 越好，所以以 01...=\frac{11+00}{11+10+01+00} Accuracy=11+10+01+0011+00准确率 Accuracy 就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近 1 越好。...注意召回率和精确度的分子是相同的（都是 11），只是分母不同。而召回率和精确度是此消彼长的，两者之间的平衡代表了捕捉少数类的需求和尽量不要误伤多数类的需求的平衡。...2.7 sklearn 中的混淆矩阵 类 含义 sklearn.metrics.confusion_matrix 混淆矩阵 sklearn.metrics.accuracy 准确率accuracy sklearn.metrics.precision_score
例如test_size=0.2，则训练集:测试集=8:2 random_state：随机数的种子。若为None，则每次生成的数据都是随机的；若为整数，则每次生成的数据相同。...#新建一个逻辑回归器 logr.fit(x_train, y_train.values.ravel()) #对训练集进行拟合 y_pred = logr.predict(x_test) #使用训练好的逻辑回归器对测试集进行预测...计算模型的评价指标 使用sklearn.metrics可以计算模型的各种评价指标，例如：准确率、召回率、精确度、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。..., y_pred) #计算精确度 #ROC曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) plt.([0, 1], [0, 1], 'k-')...+TN 召回率（灵敏度）：所有正例中被分对的比例 r e c a l l = T P T P + F N recall = \frac{TP}{TP+FN} recall=TP+FNTP 精确度
在未来的scikit-learn新版本中可能会原封不动的合并多层感知器的实现。也有一些神经网络模型的Python库，比如PyBrain，Pylearn2和scikit-neuralnetwork等。...-05, verbose=False, warm_start=False) 最后，我们打印估计模型对测试集预测的准确率和一些手工输入的预测结果。...]): print('真实值：%s，预测值：%s' % (y_test[i], p)) 层数：3，输出单元数量：1 准确率：1.0 真实值：1，预测值：1 真实值：1，预测值：1 真实值：1，预测值...：1 真实值：0，预测值：0 真实值：1，预测值：1 真实值：0，预测值：0 真实值：0，预测值：0 真实值：1，预测值：1 真实值：0，预测值：0 真实值：1，预测值：1 手写数字识别 在上一章我们介绍过用支持向量机识别...我们还增加了正则化alpha超参数的值。最后，我们打印三个交叉验证组合的预测准确率。
感知器作为初代神经网络，具有简单、计算量小等优点，但只能解决线性问题。...BP神经网络在感知器的基础上，增加了隐藏层，通过任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了异或等感知器不能解决的问题，并且BP神经网络也是CNN等复杂神经网络等思想根源。...根据链式法则及上述关系，可以得到权重W和V的变化公式分别为： ? ? 4 python代码实现 这里，我们用手写数字图片建立一个仅有1层隐藏层的BP神经网络，并进行训练及预测。...训练过程中，首先给数据增加偏置项，然后每次训练时，随机选择一个样本，计算隐藏层和输出层的输出，并对W，V进行更新，同时每训练10000次计算一下预测准确率。...= lr*x.T.dot(L1_delta) #每训练1000次预测一次准确率 if n%1000==0:
希望大佬带带）该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]@toc分类评估指标（以下代码均可在sklearn.metrics找到）:精确度（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例...from sklearn.metrics import accuracy_scorey_true = [0, 1, 0, 1]y_pred = [0, 1, 1, 1]accuracy = accuracy_score...AUC还可以用来评估特征工程、调整阈值或优化算法等操作对模型性能的影响。4. 与准确率和召回率的区别：准确率（Accuracy）是一个全局指标，衡量分类器在所有样本上预测正确的比例。...宏平均和微平均是两种常用的方法。宏平均：对每个类别单独计算指标（如精确度、召回率等），然后求取其算术平均值。它将所有类别视为同等重要，适用于各个类别都具有相似重要性的情况。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。
（类别0）准确率（类别1）召回率（类别0）召回率（类别1）F1分数（类别0）F1分数（类别1）决策树0.4750.500.450.480.470.490.46随机森林0.4750.500.450.500.440.50...0.44总结：准确率： 两个模型的准确率相似，均为0.475，表明它们的分类性能差异不大，表现较弱。...精确度和召回率： 在两个模型中，类别0的精确度和召回率均高于类别1，说明模型对类别0的识别更好。类别1的召回率较低，表示模型难以正确识别出类别1的样本。...当然我们毕竟是虚假的数据，但是上面的建议还是可以参考一下的总结决策树和随机森林是机器学习中非常强大的工具，它们不仅在分类任务中应用广泛，也在回归、预测等任务中大有作为。...特别是在O2O优惠券使用预测中，利用这些模型可以为商家提供更精确的营销决策，从而提高消费者的转化率。刚兴趣的同学可以多使用几组数据集进行测试挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。
希望大佬带带） 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 分类评估指标（以下代码均可在sklearn.metrics找到）: 精确度（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例...AUC还可以用来评估特征工程、调整阈值或优化算法等操作对模型性能的影响。 4. 与准确率和召回率的区别： 准确率（Accuracy）是一个全局指标，衡量分类器在所有样本上预测正确的比例。...… 这些信息都可以通过混淆矩阵得到，并进一步计算其他指标如精确度、召回率等。...宏平均：对每个类别单独计算指标（如精确度、召回率等），然后求取其算术平均值。它将所有类别视为同等重要，适用于各个类别都具有相似重要性的情况。...微平均：将多分类问题视为二分类问题，在所有样本上进行计算指标（如精确度、召回率等）。这意味着每个预测都被认为是同等重要的，并且更加关注少数类别。适用于不同类别之间存在明显不平衡时使用。
但是仅仅这样做并不是那么的保险，简而言之，你不能用这样得到的准确率作为这个模型最终的评判标准。这个时候问题就来了，你可能想知道——为什么？...假设现在你正在做一个关于垃圾邮件分类的工作，数据集98%都是垃圾邮件，仅2%为有效邮件，在这种情况下，即便是不建立任何模型，直接把所有的邮件都认为是垃圾邮件，你都可以获得98%的准确率。...模型构建和评估管道的流程图概览 注意：训练集和测试集的比例可设置为80:20,75:25,90:10等等。这个比例是根据数据量的大小认为设置的。一个常用的比例是使用25%的数据进行测试。...例如，如果变量 y 是具有值 0 和 1 的二进制分类变量，并且有 10% 的0和90%的1，则 stratify=y 将确保随机拆分时，保证子数据集中具有 10% 的 0 和 90% 的 1。...精确度基本上就是你说的所有相关的东西，而召回率是所有真正相关的东西。换句话说，召回率也称为模型的灵敏度，而精确度称为正预测值。
而像癌症检测、地震检测、金融欺诈等，则在保证精确率的条件下，尽量提升召回率。...的F值被计算为的精确度和召回的调和平均，每一种有相同的加权。它允许使用单个分数同时考虑精度和召回来评估模型，这在描述模型的性能和比较模型时很有帮助。 所述Fbeta是F值增加了β的配置参数的概括。...No Precision or Recall: p=0.000, r=0.000, f=0.000 最好情况 相反，完美的预测将导致完美的精确度和召回率，进而获得完美的 F 度量，例如： # best...Perfect Precision and Recall: p=1.000, r=1.000, f=1.000 50% 准确率，100%召回 不可能有完美的精确度而没有召回，或者没有精确度和完美的召回。...准确率和召回率都需要预测真阳性。考虑我们为所有情况预测正类的情况。这将为我们提供 50% 的准确率，因为一半的预测是误报。它会给我们完美的回忆，因为我们不会出现假阴性。
目前Scikit-learn已经实现的算法包括：支持向量机（SVM）、最近邻、逻辑回归、随机森林、决策树以及多层级感知器（MLP）神经网络等。...（2） 回归：预测与给定对象相关联的连续值属性，常见的应用场景包括客流预测等。目前Scikit-learn已经实现了以下算法：支持向量回归（SVR）、Lasso回归、贝叶斯回归、随机森林回归等。...通过去除不变、协变或其他统计上不重要的特征量来改进机器学习，提高学习的精确度的一种方法。...以北京西直门地铁站的进站客流数据为例，通过sklearn的随机森林算法对客流进行预测，更好地理解sklearn的基本使用方法。...的平均客流量以及前十个15min的平均客流量，以此提高客流预测的准确率，同时删除异常数据NULL的所在行，避免影响预测。
在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...FN发生时也被称为发生了II类错误（Type II error），或者称为错过目标（miss）、高估（overestimation）等； 混淆矩阵也可以写成如下形式 但是，准确率指标并不总是能够评估一个模型的好坏...25 / 25 + 15 = 0.625 精确度，衡量对1类样本的识别，能否成功（准确识别出1）的概率，也正是由于这种力求每次出手都尽可能成功的策略，使得当我们在以精确度作为模型判别指标时，模型整体对1...的判别会趋于保守，只对那些大概率确定为1的样本进行1类的判别，从而会一定程度牺牲1类样本的准确率，在每次判别成本较高、而识别1样本获益有限的情况可以考虑使用精确度 关于召回率和精确度，也可以通过如下形式进行更加形象的可视化展示...当然，除了F1-Score以外我们还可以取Recall和Precision的均值(balanced accuracy，简称BA)来作为模型评估指标 sklearn 中的指标计算 from sklearn.metrics
我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。 一、逻辑回归：二分类 1.1 理解逻辑回归 我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。...最终我们调用accuracy_score方法得到模型的准确率为92.2%。 二、模型性能评估：准确率、精确度、召回率 我们是如何得到准确率是92.2%的呢？...准确率(Accuracy) 公式如下： 带入本例得： 精确度(Precision) 公式如下： 带入本例得： 召回率(Recall) 公式如下： 带入本例得： 我们调用classification_report...三、Softmax：多分类 3.1 理解softmax多元逻辑回归 Logistic回归和Softmax回归都是基于线性回归的分类模型，两者无本质区别，都是从伯努利分结合最大对数似然估计。...最终我们调用accuracy_score方法得到模型的准确率为92.1%。 我们调用classification_report方法查看准确率、精确度、召回率。
策略是指如何设定最优化的目标函数，常见的目标函数有线性回归的残差平方和、逻辑回归的似然函数、SVM中的合页函数等。...每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元，输入信号通过带权重的连接传递，和阈值对比后得到总输入值，再通过激活函数的处理产生单个输出。 神经元的输出，是对激活函数套用输入加权和的结果。...02 单层感知器 感知器是一种具有单层计算单元的神经网络，只能用来解决线性可分的二分类问题。 无法运用到多层感知器中，无法确定隐藏层的期望输出。 它的结构类似之前的神经元模型。...# 输出模型预测概率(为1的情况) train_proba = mlp.predict_proba(scaled_train_data)[:, 1] test_proba = mlp.predict_proba...较之前的0.9149，提高了一点点。 模型的最优参数，激活函数为relu类型，alpha为0.01，隐藏层节点数为15个。 模型的预测平均准确率为0.9169，较之前的0.8282，提高了不少。
1.2 准确度 准确率是最直接的分类指标，衡量正确预测的比例。虽然准确率易于理解和计算，但在类别不平衡的情况下，可能会产生误导。在这种情况下，考虑其他指标是至关重要的。...我们可以使用以下代码将模型预测的值 ( y_pred ) 与真实值 ( y_test ) 进行比较：from sklearn.metrics import precision_score # 计算模型的精确度得分...F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。 概括：F1-Score 平衡精确度和召回率：当误报和漏报都很重要时很有用。...一次性获得准确率、召回率和 F1 分数的最简单方法是使用 scikit-learn 的分类报告：from sklearn.metrics import classification_report #...修正导入语句，应该在import和classification_report之间加上空格# 生成分类报告# 该报告包括了精确度、召回率、F1分数等关键指标class_report = classification_report
混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一行代表了数据的真实类别。分类问题的评价指标大多基于混淆矩阵计算得到的。 准确率（Accuracy） 识别对了的正例（TP）与负例（TN）占总识别样本的比例。...KS曲线 sklearn实现分类评价 sklearn.metrics 是 scikit-learn 库中的一个模块，它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。...以下是一些 sklearn.metrics 中常用的函数和指标： 分类指标： accuracy_score: 计算分类准确率。...classification_report: 显示主要分类指标的文本报告，包括精确度、召回率、F1 分数等。 confusion_matrix: 计算混淆矩阵，用于评估分类模型的性能。...precision_score: 计算精确度。 recall_score: 计算召回率。 f1_score: 计算 F1 分数（精确度和召回率的调和平均数）。
首先，我们将预测测试数据集，然后得出准确率，准确率和召回率得分。...因此，方差非常低的特征可能对预测影响很小。 现在，为什么呢？ 假设您有一个具有性别特征的数据集，而 98% 的观测值仅对应于女性。...但是在所有情况下，我们特征的值都是相同的。 如果我们使用三个感知器，我们将获得三个输出值，但是我们知道这是一个二分类问题，因此我们仅需要一个输出。...这就是为什么我们将2，1和2用作值并且它们都是张量的原因。 计算图 计算图是布置在节点图中的一系列 TensorFlow 操作，也称为 OPS。...然后，我们为测试数据集中的前 15 张图像生成一些单独的预测。 运行此步骤后，我们获得了第一个周期，其训练准确率为 86%，测试准确率为 88-89%。
它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征，同时起到数据压缩作用 0x05 组合（Ensemble） sklearn.ensemble 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率 常用的组合分类器方法...不同的提升算法之间的差别，一般是（1）如何更新样本的权值，（2）如何组合每个分类器的预测。 其中Adaboost中，样本权值是增加那些被错误分类的样本的权值，分类器C_i的重要性依赖于它的错误率。...Boosting主要关注降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成；Bagging主要关注降低方差，因此它在不剪枝的决策树、神经网络等学习器上效用更为明显。...： # 计算hinge损失 log_loss：# 计算log损失 ''' 其中，F1是以每个类别为基础进行定义的，包括两个概念：准确率（precision）和召回率（recall）。...准确率是指预测结果属于某一类的个体，实际属于该类的比例。召回率是被正确预测为某类的个体，与数据集中该类个体总数的比例。F1是准确率和召回率的调和平均数。
本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。 逻辑回归的基本原理 逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。...通过分析客户的信用历史、收入水平等特征，模型可以预测客户是否会违约，从而帮助公司做出更明智的信贷决策。 2. 医疗保健 医疗机构可以利用逻辑回归来预测患者是否患有某种疾病。...通过考虑患者的健康指标、家族病史等信息，可以提前进行干预和治疗。 3. 营销领域 在营销中，公司可以使用逻辑回归来预测客户是否会购买特定产品或响应某项推广活动。这有助于优化广告投放和改进销售策略。...一些常用的模型评估指标包括： 准确率（Accuracy）： 正确预测的样本数占总样本数的比例。...）和召回率（Recall）： 精确度表示模型预测的正例中有多少是真正例，召回率表示真正例中有多少被模型成功预测。
在数据分析的过程中，我们经常需要对数据建模并做预测。...GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。...GBDT属于集成学习模型，它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地迭代，每次迭代就生成一颗新的树。...xgboost因为计算速度快，精确度高，在Kaggle和天池等数据挖掘竞赛中的逐渐成为大杀器。但是去年，xgboost迎来了一个重量级挑战者：lightGBM。...除此之外，LightGBM还对类别特征的支持进行了优化，可以直接输入类别特征，不需要额外的0/1展开，并在决策树算法上增加了类别特征的决策规则。
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