setup中的...toRefs 大家都知道在setup的这种写法中，我们可以将定义的响应式对象通过...toRefs的方式将这个响应式对象中的每个属性变为一个响应式数据 import...那要是在script setup中想使用...toRefs去将我们的响应式对象变为一个个响应式数据呢？...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象，然后在通过return暴露给组件模板...script setup>和 setup{} 两种模式共存时,在 setup{} 中的setup中定义的任何变量和方法模板都访问不到...在实际的业务中，第三种方式应该也足够我们使用。
现在我想开始在我的控制器中使用@getmapping，并想在localhost:8080/上执行GET请求时记录信息。...这是Controller类中的@bean，我想将其更改为@getmapping@Bean public CommandLineRunner run(RestTemplate restTemplate)...PE-1322’, fields= {storyPoints= ‘3’, issueType= ‘Story’, created= ‘2020-11-18T09:16:55.816+0000’}}] 我尝试将...CommandLineRunner上的@bean更改为@getmapping，但当我这么做时，我只得到这个响应。...INFO 36704 — [nio-8080-exec-2] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 0 ms 在localhost
jieba 案例分析 data = ["在过去两个月里，我和60多位小伙伴进行了1对1的一小时沟通；", "TA绝大多数是想要尝试副业变现的朋友。"...；", "TA绝大多数是想要尝试副业变现的朋友。"...Tf-idf文本特征提取 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...注：假如一篇文件的总词语数是100个，而词语"非常"出现了5次，那么"非常"一词在该文件中的词频就是5/100=0.05。...；", "TA绝大多数是想要尝试副业变现的朋友。"
自定义添加属性的转换器 为了能与sklearn中的流水线无缝衔接，我们需要实现一个含有fit，transform,fit_transform方法的类。...我们在自定义了添加属性转换器类时，继承了TransformerMixin类，该类就有了fit_transform()方法。 调用自定义转换器添加特征 ?...也就是必须要含有fit_transform()方法。命名可以随意。 当调用流水线的fit方法时，会在所有转换器上依次调用fit_transform方法，将上一个调用的输出作为参数传递给下一个调用方法。...然后尝试第二个dict中的参数组合，共2X3=6种，并且次数的booststrap参数应该设置为False(默认值为True)。...与GridSearchCV相比，它不会尝试所有可能的组合，而是在每次迭代时为每个超参数选择一个随机值，然后对一定数量的随机组合进行评估。运行10次迭代的结果如下： ?
在神经网络中，"正则化"通常是指将向量的范围重缩放至最小化或者一定范围，使所有的元素都在[0,1]范围内。通常用于文本分类或者文本聚类中。...def my_preprocessing (): # 产生40个新样本，分成2类，随机生成器的种子为8, 标准差为2 X,y =make_blobs(n_samples=40,centers=...2.2MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler x_2 = MinMaxScaler().fit_transform...如果为真，在缩放前将数据居中。这将导致“转换”在尝试处理稀疏矩阵时引发异常，因为围绕它们需要构建一个密集的矩阵，在常见的用例中，这个矩阵可能太大而无法装入内存。...random_stateint, RandomState instance或None，default=None确定子采样和平滑噪波的随机数生成。更多细节请参见子样本。
今天先介绍一下管道工作流的操作。...Pipeline对象接收元组构成的列表作为输入，每个元组第一个值作为变量名，元组第二个元素是sklearn中的transformer或Estimator。...管道中间每一步由sklearn中的transformer构成，最后一步是一个Estimator。...本次实例，当管道pipe_lr执行fit方法时： 1）StandardScaler执行fit和transform方法； 2）将转换后的数据输入给PCA； 3）PCA同样执行fit和transform方法...对于管道来说，中间有多少个transformer都可以。管道的工作方式可以用下图来展示(一定要注意管道执行fit方法，而transformer要执行fit_transform)： ?
基于scikit-learn做特征工程scikit-learn中主要用于特征的工具包：数据预处理sklearn-Processing-data: https://scikit-learn.org/stable...OneHotEncoder通常与ColumnTransformer一起使用，特别是在处理混合类型数据时：from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder...变换等import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport numpy as np from scipy import stats # 生成一组不符合正态分布的数据...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...[1.4, 0.2], [1.3, 0.2], [1.5, 0.2], [1.4, 0.2]])数据降维机器学习建模过程中，当特征数量非常大时，模型的训练时间、预测时间以及所需的计算资源
在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。...data = ["在过去两个月里，我和60多位小伙伴进行了1对1的一小时沟通；", "TA绝大多数是想要尝试副业变现的朋友。"...Tf-idf文本特征提取 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...注：假如一篇文件的总词语数是100个，而词语"非常"出现了5次，那么"非常"一词在该文件中的词频就是5/100=0.05。...其性质如下： 当r>0时，表示两变量正相关，r时，两变量为负相关 当|r|=1时，表示两变量为完全相关，当r=0时，表示两变量间无相关关系 当0时，表示两变量存在一定程度的相关。
testdata = pd.DataFrame({'pet': ['cat','dog','dog','fish'] 然而要注意的是，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在...sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array，这恰恰跟 OneHotEncoder() 要求输入 2-D array 相左。...---- 另一种解决方案 其实如果我们跳出 scikit-learn， 在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于...: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码 能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名 这么看来，我们找到最完美的解决方案了...一样可以输入到pipeline中 进行流程化地机器学习过程。
01 为什么要进行特征选择 我们在现实任务中经常会遇到维数灾难的问题，这是由于属性过多而造成的，若能从中选择出重要的特征，使得后续学习过程仅需在一部分特征上构建模型，则维数灾难问题会大为减轻。...chi2 # 选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target) 互信息法 互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量...，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动的进行了特征选择。...基于惩罚项的方法 我们使用带有惩罚项的基模型（例如LR、SVM），不仅可以筛选出特征，同时也进行了降维，下面的例子尝试使用LR+L1正则来进行特征选择： from sklearn.feature_selection...同样我们也可以使用树模型进行特征的选择，树模型中的GBDT就是一个很好的例子，代码的实现方式如下： from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
(), 和 transform() 是在机器学习中常用的方法，用于数据预处理和模型训练过程中的特征处理。...对于每个样本，在相应的特征中，属于该类别的取值为1，其他特征都为0。 独热编码可以通过多种方式进行实现，其中最常见的是使用sklearn库中的OneHotEncoder类。...在进行独热编码之前，需要先将字符串类型的数据转换为数值类型。在处理分类特征时，一种常见的方法是使用LabelEncoder类将字符串类型的数据转换为整数编码，然后再进行独热编码。...在使用KFold()函数时，可以指定将数据集划分为多少个折（即K的取值），然后对每一折进行训练和验证。...cv：用于交叉验证的折数，默认为 5，可以是一个整数或者交叉验证生成器对象。 refit：布尔值，表示是否在搜索结束后重新训练最佳模型，并将其保存在 estimator 中。
可以使用pip来安装sklearn库： pip install scikit-learn 二、数据预处理 在使用sklearn进行机器学习之前，需要对数据进行预处理。...2.1 特征缩放 在数据预处理中，特征缩放是一个非常重要的步骤，它可以帮助提升机器学习算法的性能和稳定性。在sklearn库中，提供了多种特征缩放和预处理的工具： 1....数据拆分 在机器学习中，通常需要将数据集拆分为训练集和测试集。 栗子：使用train_test_split拆分数据集。...多项式特征 栗子：使用PolynomialFeatures生成多项式特征。...每棵新树都尝试预测前面所有树的残差（真实值与当前预测值之间的差）。 GBRT通常具有较高的预测精度，但也可能容易过拟合。
当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...启用内联模式 在本节教程中将会绘制几个图形，于是我们激活matplotlib,使得在notebook中显示内联图。...在机器学习中，我们应该通过在不同的数据集上进行训练和测试来评估我们的模型。train_test_split是一个用于将数据拆分为两个独立数据集的效用函数。...然而，调用fit会调用管道中所有变换器的fit_transform方法。 调用score（或predict和predict_proba）将调用管道中所有变换器的内部变换。...它用于在不同的列上自动应用不同的管道。
工具分析 当然，相关性这种指标的手动计算并不实际，尤其是在面对大规模数据时，手动处理不仅效率低下，还容易出错。...在这个过程中，我们使用了另一个API，即scikit-learn库，来构建一个包含多项式特征转换和线性回归模型的管道（pipeline）。...这个管道的设计旨在简化数据处理流程，使得多项式特征的生成和模型的训练能够高效地串联在一起。...例如，当我们有一个单一特征时，使用PolynomialFeatures可以创建该特征的平方、立方，甚至更高次的特征。 我们的代码中参数设置为4，意味着我们希望对输入特征X进行四次多项式转换。...在训练过程中，模型实际上是在学习一个非线性函数，举个例子例如：二次多项式 y = ax^2 + bx + c 表示一个抛物线。
在词袋模型统计词频的时候，可以使用 sklearn 中的 CountVectorizer 来完成。...2.词频向量化 CountVectorizer 类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i类文本下的词频。...它通过 fit_transform 函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字，通过 toarray()可看到词频矩阵的结果。...（1）词频（Term Frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。即词w在文档d中出现的次数count(w, d)和文档d中总词数size(d)的比值。...某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。
首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也十分强大！ 本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。...通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下： ? ...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...具体操作为：若一个特征在L1中的权值为1，选择在L2中权值差别不大且在L1中权值为0的特征构成同类集合，将这一集合中的特征平分L1中的权值，故需要构建一个新的逻辑回归模型： ? ?
from sklearn.svm import SVC from sklearn.tree import ExtraTreeClassifier from sklearn.compose import...其中tips.csv可以在【GitHub】上获取。 https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/tips.csv 其中数据含义如下。...模型训练和评估 选择列数据, 并尝试预测这个人是否吸烟。...# 使用sklearn机器学习管道获取特征重要性 pipeline_data = df[["total_bill", "tip", "size", "sex", "smoker"]] target_class_labels...= pipeline_data['smoker'].unique().tolist() target = LabelEncoder().fit_transform(pipeline_data.pop(
如果是比较简单并且通过一个函数可以实现需求的情况，我们可以将函数通过FunctionTransformer进行包装生成可与Sklearn兼容的转换器，然后装进pipeline。...通常我们会在pipeline以外做额外的处理，但 Sklearn 有一个方法可以同时在管道中处理。...TransformedTargetRegressor是一个专门针对regressor回归器进行转换的类，通过它可以同时将特征X和目标变量y在管道pipeline中做处理。...在Kaggle竞赛中，即使没有超参数调整，二次判别分析分类器也可以获得AUC0.965这样高的分数，超过了大多数树模型，包括XGBoost和LightGBM。 那为什么之前很少听说过该算法呢？...QDA 的另一个优点是它的速度非常快，在百万行数据集上训练它只需要几秒钟。以下是QDA在Sklearn中的执行速度。
首次接触到sklearn，通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引，但是这里介绍的特征处理库也十分强大！ 本文中使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征处理功能进行说明。...通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。...归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。...我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...具体操作为：若一个特征在L1中的权值为1，选择在L2中权值差别不大且在L1中权值为0的特征构成同类集合，将这一集合中的特征平分L1中的权值，故需要构建一个新的逻辑回归模型： 使用feature_selection
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