我试着在数据集上使用随机森林算法来预测房价,medv在sklearn的.In的帮助下,我尝试了以下3 iterations
迭代1:使用带有默认超参数的模型
#1. import the class/model
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
#2. Instantiate the estimator
RFReg = RandomForestRegressor(random_state = 1, n_jobs = -1)
#3. Fit the model with data aka model training
RFRe
汽车价格预测代码:
# importing pandas
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import
sklearn.model_selection.permutation_test_score计算的r2评分与sklearn.metrics.r2_score评分之间存在明显的不匹配。由permutation_test_score计算的数据似乎不正确;请参见下面的内容:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.model_selection import permutation_test_score
我正在寻找最简单的方法来教我的学生如何执行10CV,用于sklearn中的标准分类器,如decision回归、knnm、决策树、adaboost、svm等。
我希望有一种方法可以为它们创建折叠,而不是像下面这样循环:
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
from sklearn.metrics impo
我正在尝试使用scikit的GridSearch来为Lasso找到最好的alpha,而我希望它迭代的参数之一是交叉验证分割。所以,我在做:
# X_train := Pandas Dataframe with no index (auto numbered index) and 62064 rows
# y_train := Pandas 1-column Dataframe with no index (auto numbered index) and 62064 rows
from sklearn import linear_model as lm
from sklearn import
我有回归任务,我在这里用线性回归和随机森林模型进行预测。需要一些提示或代码示例如何集成它们(平均已经完成)。下面是我用python实现的模型: np.random.seed(42)
mask = np.random.rand(happiness2.shape[0]) <= 0.7
print('Train set shape {0}, test set shape {1}'.format(happiness2[mask].shape, happiness2[~mask].shape))
from sklearn.linear_model import LinearR
我有一个熊猫的数据,我想做预测,并得到每个功能的根均方误差。我正在遵循一个在线指南,该指南手动拆分数据集,但我认为使用来自sklearn.model_selection的sklearn.model_selection更方便。不幸的是,在手动拆分数据和使用train_test_split拆分数据之后,我在查看rmse值时得到了不同的结果。
一个(希望)可重复的例子:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import
我有一个大约10,000条推文的样本,我想将其分类为“相关”和“不相关”两个类别。我正在使用Python的scikit-为这个模型学习。我手动编码1000条推文为“相关”或“不相关”。然后,以80%的人工编码数据作为训练数据,其余作为测试数据,运行支持向量机模型。我获得了很好的结果(预测精度~0.90),但为了避免过度拟合,我决定对所有1000个手工编码的tweet进行交叉验证。
下面是我的代码,在我的样本中已经获得tf矩阵的tweet之后。"target“是一个数组,列出了tweet是否被标记为”相关“或”不相关“。
from sklearn.linear_model import
我正在尝试弄清楚如何定义一个具有两个隐藏层的MLPR的参数网格,以便在SkLearn中输入到RandomSearchCV? 下面是我一直在尝试的。那么,如何对RandomSearchCV的hidden_layer_sizes进行随机化呢? import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import RandomizedSearc
这里没有太多的智慧..。但是我有一个脚本,它将用for i in range循环编译和测试算法两次,以查看根均方误差是否有任何变化。
是否有可能修改循环将用于测试两个不同数据集的代码?例如,df将首先运行一次编译rmse,然后df2可以运行编译rmse,然后我可以比较/打印两者之间的rmse。这两个数据集都有相同的['Demand']作为响应变量。
#Test random Forest
import numpy as np
from sklearn import preprocessing, neighbors
import pandas as pd
from sklear
我想使用scikit学习用X来预测变量y。我想使用交叉验证在训练数据集上训练分类器,然后将这个分类器应用到一个看不见的测试数据集(如中)。
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# Import dataset
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
# Creat
因此,我很难理解为什么,作为一种常见的做法,对模型进行交叉验证的步骤还没有经过训练。我所说的一个例子可以在中找到。下面粘贴了一段代码:
from numpy import mean
from numpy import std
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RepeatedKFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import Log
我第一次开始机器学习和尝试Sklearn。我有两个数据,一个有数据来训练一个逻辑回归模型(用10倍交叉验证),另一个用这个模型预测类('0,1')。到目前为止,我的代码使用了我在Sklearn文档和Web上找到的一些教程:
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.preprocessing impor
我想交叉验证我的高斯混合模型。目前,我使用sklearn的cross_validation方法如下所示。
clf = GaussianMixture(n_components=len(np.unique(y)), covariance_type='full')
cv_ortho = cross_validate(clf, parameters_train, y, cv=10, n_jobs=-1, scoring=scorer)
我看到cross_validation正在用y_train训练我的分类器,使它成为一个监督分类器。
try:
if y_train is No