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sklearn库主要模块功能简介

数据科学系列:sklearn库主要模块功能简介 01 sklearn简介 sklearn,全称scikit-learn,是python中的机器学习库,建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上...本文将分别围绕下图中各大子模块进行分别介绍,不会面面俱到、但求提纲挈领。...sklearn常用模块一览 02 样例数据集 sklearn为初学者提供了一些经典数据集,通过这些数据集可快速搭建机器学习任务、对比模型性能。...这里简单介绍几种特征选择的方式: from_model:顾名思义,模型选择特征,这是因为很多模型在训练后都提供了特征的重要性结果feature_importance,据此可作为特征选择的依据...11 小节 以上,对sklearn中的常用子模块进行了粗略简介,基本涵盖了常用的模型和辅助函数,对于sklearn入门来说是足够的。

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python中sklearn的pipeline模块实例详解

Pipeline是使用 (key,value) 对的列表构建的,其中key是包含要提供此步骤名称的字符串,而value是一个估计器对象: from sklearn.pipeline import Pipeline...from sklearn.svm import SVC from sklearn.decomposition import PCA estimators = [('reduce_dim', PCA()...而是将其名称自动设置为其类型的小写字母: from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB...from sklearn.preprocessing import Binarizer make_pipeline(Binarizer(), MultinomialNB()) output: ?...总结 到此这篇关于python中sklearn的pipeline模块的文章就介绍到这了,更多相关python pipeline模块内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Nginx动态添加模块

说明: 有时我们需要在现有的web服务器上增加新的模块实现更为丰富的功能,Nginx算是比较常用的web服务器,但是nginx也不仅仅只可以做web服务器,只要有对应的插件还可用作反向代理、即时通讯、文件下载...、流媒体服务等功能,如果已经安装好了Nginx又不想重新安装覆盖的前提下如何新增模块,需要怎么弄呢?...具体: 这里以安装第三方nginx-push-stream-module模块为例 Nginx的模块是需要重新编译Nginx,而不是像apache一样配置文件引用.so 1、下载第三方扩展模块nginx-push-stream-module...Resolving deltas: 100% (3017/3017), done. 2、查看Nginx编译安装时安装了哪些模块 [root@localhost module]# /usr/local/nginx...]# mv objs/nginx /usr/local/nginx/sbin 9、至此Nginx已经安装完毕,可以再执行/usr/local/nginx/sbin/nginx -V查看一下Nginx的模块情况

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MLDL科普向:Sklearn到TensorFlow

生物神经网络获得灵感,提出了人工神经网络,人工神经元模型就是我们所说的“感知机(perceptron)”。 ?...与机器学习做对比 首先,特征工程的角度上来说:机器学习需要人工处理特征,而深度学习则是自动数据中学习特征。...其次,解决问题的思想上来说:机器学习是将问题拆解,一一解决后再组合起来;而深度学习是一次性地、端到端地解决问题(相应地,可解释性较差)。...通过tf内置的函数模块搭建模型 循环地迭代训练以及评估模型,以便确定模型中的参数。...不同于高度抽象及模块化的sklearn,TensorFlow作为深度学习库,有很高的自由度,这些意味着对使用这的要求更高,当然我们也可以使用keras(深度学习领域的sklearn)。

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数据科学系列:sklearn库主要模块功能简介

,当接触了机器学习库sklearn之后,才发现三剑客也不外如是,相比sklearn简直是小巫见大巫;再后来,又开始了pyspark的学习之旅,发现无论是模块体积还是功能细分,pyspark又都完爆sklearn...所以这一次,仅对其中的各子模块进行梳理和介绍,以期通过本文能对sklearn迅速建立宏观框架。...本文将分别围绕下图中各大子模块进行分别介绍,不会面面俱到、但求提纲挈领。 ? sklearn常用模块一览 02 样例数据集 ?...这里简单介绍几种特征选择的方式: from_model:顾名思义,模型选择特征,这是因为很多模型在训练后都提供了特征的重要性结果feature_importance,据此可作为特征选择的依据 VarianceThreshold...11 小节 以上,对sklearn中的常用子模块进行了粗略简介,基本涵盖了常用的模型和辅助函数,对于sklearn入门来说是足够的。

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Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares,PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

我们将使用交叉验证方法构建我们的模型PLS Python代码好的,以下是基于Python 3.5.2的运行PLS交叉验证的基本代码。...# 导入需要的库from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 导入均方误差和R2得分指标from sklearn.model_selection...import cross_val_predict # 导入交叉验证函数 # 定义PLS对象pls = PLSReg......nts=5) # 定义保留5个成分的PLS回归模型 # 拟合数据pls.f...为了优化我们的PLS回归参数(例如预处理步骤和成分数量),我们将跟踪这些指标,最常见的是均方差(MSE)。还有一件事。在实际代码中,各种数组X, y等通常是电子表格中读取的numpy数组。...近红外数据导入和预处理from sys import stdout ......from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score接下来,让我们导入数据

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