为了在代码中实现预测，我们首先从sklearn.neighbors导入KNeighborsClassifier。...然后，我们可以将训练数据拟合到此KNN模型，获得预测，并将平均值pred_i和正确值y_test附加在预测之间。 ...Where pred_i and y_test do not match up in the array, a true value is returned which has a value of 1...如果pred_i和y_test在数组中不匹配，则返回值为1的真实值。该数字越大，分类将越不准确。 ...= knn.predict(X_test) error_rate.append(np.mean(pred_i !
classifier = LogisticRegression() classifier.fit(X_train, y_train) pred = classifier.predict(X_test) for i, pred_i...in enumerate(pred[:5]): print("预测为：%s, 信息为：%s,真实为：%s" %(pred_i,X_test_raw[i],y_test[i])) 预测为：0,...cross_val_score(classifier, X_train, y_train, cv=5) print('Accuracies: %s' % scores) print('Mean accuracy: %s' % np.mean..., pred) print('Precision: %s' % precisions) recalls = recall_score(y_test, pred) print('Recall: %s' %...多标签分类 一个实例可以被贴上多个 labels 问题转换： 实例的标签(假设为L1,L2)，转换成（L1 and L2）,以此类推，缺点，产生很多种类的标签，且模型只能训练数据中包含的类，很多可能无法覆盖到
原理和代码均在文中，内容较长，建议收藏，后面需要用到时方便查看。...in range(1, 40): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=i) knn.fit(X_train, y_train) pred_i...= knn.predict(X_test) error.append(np.mean(pred_i !...要理解逻辑回归，得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（）和一个或多个自变量（）之间建立一种关系。...: ",model.score(X_test, y_test)) 更多分类模型效果评价可参见该文中的评价指标。
代码下载：here。...已知训练数据如下： 预处理代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """ import pandas...) train_data.index.name = "age" train_data.to_csv("train_data.csv") print (train_data) 训练测试模型代码如下...) scores2 = np.mean(scores) print ('AdaBoostClassifier Accuracy ：',np.mean(scores), scores) y_pred =...) scores5 = np.mean(scores) print ('support vector machines(poly) Accuracy ：',np.mean(scores), scores
在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。...代码 这里使用的数据集都是开源的，并在M-competitions github上发布。数据已经被分割为训练和测试集，我们直接使用训练csv进行拟合，而测试csv用于使用SMAPE进行评估。...)))) print(np.mean(smapes)) print(np.mean(naive_smape)) 在查看结果之前，快速介绍一下 LazyProphet 参数。...linear_trend：树的一个主要缺点是它们无法推断出后续数据的范围。为了克服这个问题，有一些针对多项式趋势的现成测试将拟合线性回归以消除趋势。...在基准测试中击败了所有其他树方法 目前看是非常成功的，但是成功可能无法完全的复制，因为他数据集的数据量要少得多，因此我们的方法往往会显着降低性能。
在 M4 上公开的代码中，所有标准增强树的基准测试都相当糟糕，有时甚至还达不到传统的预测方法。...代码 这里使用的数据集都是开源的，并在M-competitions github上发布。数据已经被分割为训练和测试集，我们直接使用训练csv进行拟合，而测试csv用于使用SMAPE进行评估。...)))) print(np.mean(smapes))print(np.mean(naive_smape)) 在查看结果之前，快速介绍一下 LazyProphet 参数。...linear_trend：树的一个主要缺点是它们无法推断出后续数据的范围。为了克服这个问题，有一些针对多项式趋势的现成测试将拟合线性回归以消除趋势。...在基准测试中击败了所有其他树方法 目前看是非常成功的，但是成功可能无法完全的复制，因为他数据集的数据量要少得多，因此我们的方法往往会显着降低性能。
学习率α的选取：如果学习率α选取过小，会导致迭代次数变多，收敛速度变慢；学习率α选取过大，有可能会跳过最优解，最终导致根本无法收敛。...% (linearRegression.coef_, linearRegression.intercept_)) #计算出损失函数的值 print("损失函数的值: %.2f" % np.mean...0x06 岭回归以及Lasso回归代码实现 6.1 岭回归代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import...权重向量:%s, b的值为:%.2f" % (ridgeRegression.coef_, ridgeRegression.intercept_)) print("损失函数的值:%.2f" % np.mean...y_train, y_test) show_plot(alphas, scores) 6.2 Lasso回归代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import
该笔记是以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇文章是第二篇。...课程描述 Information 计算机视觉在社会中已经逐渐普及，并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。...在10周的课程中，学生们将会学习如何实现、训练和调试他们自己的神经网络，并建立起对计算机视觉领域的前沿研究方向的细节理解。...在完成后，你可以用svm.ipynb和softmax.ipynb里的代码来debug你的模型，获得最优模型，然后在测试集上测试分类水平。...Ts_pred = best_softmax.predict(X_test.T) test_accuracy = np.mean(y_test == Ts_pred) # around 37.4%
目录结构 ---- 线性回归的一般形式 线性回归中可能遇到的问题 过拟合问题及其解决方法 线性回归代码实现 岭回归与Lasso回归 岭回归以及Lasso回归代码实现 线性回归的一般形式 ---- 线性回归中可能遇到的问题...学习率α的选取：如果学习率α选取过小，会导致迭代次数变多，收敛速度变慢；学习率α选取过大，有可能会跳过最优解，最终导致根本无法收敛。...% (linearRegression.coef_, linearRegression.intercept_)) #计算出损失函数的值 print("损失函数的值: %.2f" % np.mean...岭回归以及Lasso回归代码实现 ---- 岭回归代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import...y_train, y_test) show_plot(alphas, scores) ---- Lasso回归代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import
由于高等数学底子太差的原因，机器学习总是无法深入学习下去，只能做一个简单的尝试者，甚至连调优也未必能算的上，不过这样也好，可以把重心放到对业务的理解上，以及业务和模型的选择上。...((regr.predict(X_test)-y_test)**2) equalscore=np.mean(regr.predict(X_test)==y_test) #print('...((regr.predict(X_test) - y_test) ** 2) equalscore = np.mean(regr.predict(X_test) == y_test) #...((regr.predict(X_test) - y_test) ** 2) equalscore = np.mean(regr.predict(X_test) == y_test) #...((regr.predict(X_test) - y_test) ** 2) equalscore = np.mean(regr.predict(X_test) == y_test) #
x_mean = np.mean(x) y_mean = np.mean(y) num = 0.0 d = 0.0 for x_i, y_i in zip(x,y): num += (x_i...y_train), \ "the size of x_train must be equal to the size of y_train" x_mean = np.mean...(x_train) y_mean = np.mean(y_train) self.a_ = (x_train - x_mean).dot(y_train - y_mean...对于\sum\limits_i(\hat{y}^{(i)}-y^{(i)})^2我们可以理解成使用我们的模型预测产生的错误，对于\sum\limits_i(\overline{y}-y^{(i)})^2...可以理解为使用y=\overline{y}预测产生的错误，有以下几点需要清楚： 对于R^2来说，总是小于等于1的 R^2越大越好，当模型预测不犯任何错误时，R^2=1 当我们的模型等于基准模型时，R^2
让我们用一个使用Scikit-Learn的“波士顿房价”数据集的例子来理解它。数据集没有缺失值，因此随机引入100个缺失值，以便更好地演示数据泄漏。...在上面的代码中，‘X_train’是训练集(k-fold交叉验证)，‘X_test’用于对看不见的数据进行模型评估。...上面的代码是一个带有数据泄漏的模型评估示例，其中，用于估算缺失值的模式(strategy= ' most_frequent ')在' X_train '上计算。...下面的代码展示了一种通过使用管道来避免它的方法。...,pred))}') 在上面的代码中，我们已经在管道中包含了输入器、标量和回归器。
代码示例(仅供参考)： # In[1]:导入依赖包 from rdkit import Chem, DataStructs from rdkit.Chem import AllChem from rdkit.ML.Descriptors...# In[8]: y_pred, sigma = gp.predict(X_test, return_std=True) rms = (np.mean((y_test - y_pred)**2))**...=True, max_features='auto') rf.fit(X_train, y_train) # In[12]: y_pred = rf.predict(X_test) rms = (np.mean...((y_test - y_pred)**2))**0.5 print ("RF RMS", rms) # out[12]: RF RMS 0.6057144333891424 # In[13]:...print ("RF r^2 score",r2_score(y_test,y_pred)) # out[13]: RF r^2 score 0.9120696293757707 # In[14]:结果绘图
param K: K表是要保留的维度 :param percent： 样本所占比例 :return: 返回特征向量 """ m,n = x.shape mean = np.mean...:param y: 标签 :param ratio: 产生比例 train:test = 3:1(默认比例) :return: x_train y_train x_test y_test...= np.delete(y,train_id,axis = 0) return x_train,y_train,x_test,y_test 测试代码 from sklearn import datasets...digits = datasets.load_digits() x , y = digits.data,digits.target #划分数据集 x_train, y_train, x_test, y_test...np.random.randint(0, x_test.shape[0]) sample = x_test[testId, :] eigVec = function.pca(x_train) mean = np.mean
---- ---- 代码示例 ---- 基于神经网络的溶解度预测 #导入依赖包...:', score[1]) y_pred = model.predict(X_test) rms = (np.mean((y_test - y_pred) ** 2)) ** 0.5 #s = np.std...:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) y_pred = model.predict(X_test) rms = (np.mean((y_test...pls2.fit(X_train, y_train) pred_train = pls2.predict(X_train) pred_test = pls2.predict(X_test) rms = (np.mean...((y_test - pred_test)**2))**0.5 #s = np.std(y_test - y_pred) print("PLS regression RMS", rms) PLS regression
“管道工作流”这个概念可能有点陌生，其实可以理解为一个容器，然后把我们需要进行的操作都封装在这个管道里面进行操作，比如数据标准化、特征降维、主成分分析、模型预测等等，下面还是以一个实例来讲解。...上面的代码实现如下： from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 用于进行数据标准化 from sklearn.decomposition import...混淆矩阵网络上有很多文章，也不用说刻意地去背去记，需要的时候百度一下你就知道，混淆矩阵实现代码： from sklearn.metrics import confusion_matrix pipe_svc.fit...) print(gs.best_params_) 0.982798668208 {'clf__C': 0.1, 'clf__kernel': 'linear'} 6.3 ROC曲线及其实现 如果需要理解...ROC曲线代码实现： from sklearn.metrics import roc_curve, auc from scipy import interp pipe_lr = Pipeline([(
“管道工作流”这个概念可能有点陌生，其实可以理解为一个容器，然后把我们需要进行的操作都封装在这个管道里面进行操作，比如数据标准化、特征降维、主成分分析、模型预测等等，下面还是以一个实例来讲解。...上面的代码实现如下： 1from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 用于进行数据标准化 2from sklearn.decomposition...3.2 绘制学习曲线得到样本数与准确率的关系 直接上代码： 1import matplotlib.pyplot as plt 2from sklearn.model_selection import...SVM分类器的预测准确率代码实现： 1gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, 2 param_grid=param_grid,...20print(gs.best_params_) 0.982798668208 {'clf__C': 0.1, 'clf__kernel': 'linear'} 6.3 ROC曲线及其实现 如果需要理解
Click-Through-Rate, CTR） 预估点击率 (predict CTR, pCTR) 是指对某个系统将要在某个情形下展现前, 系统预估其可能的点击概率 步骤一： 学习、训练sklearn中自带的LR模型，参考这里 代码如下...)) print("MSE: ", np.mean((model.predict(x_test) - y_test) ** 2)) if __name__ == '__main__':...现实中很多情况下的数据集的特征一般为稀疏矩阵形式，如下图3所示：（a8a） 说明： 上图3中数据集的第一列代表数据的分类标签，之后的为特征和对应的评分 步骤二： 将图3所示数据集转化为适合sklearn中LR输入的稠密矩阵形式 代码如下...)) print("MSE: ", np.mean((model.predict(x_test) - y_test) ** 2)) if __name__ == '__main__': main() 上文代码将稀疏矩阵转换为稠密矩阵...代码运行结果如图4所示： 步骤一和步骤二完成了模型训练的代码部分，今天的文章先写到这里，下一篇中将讲到如何将文本数据数字化为本文图3的稀疏矩阵格式。
人们对均方差和方差一样没有直观的理解，不知道均方差=100时到底是准确度高还是低。所以就有了均方根误差，可以将均方根误差和实际值之间去比较，就可以对预测准确度有个直观的理解。...而如果要是看均方误差25的话，可能就不太好理解。...往下看： MSE的计算在Sklearn中有现成的函数可以调用，代码如下： from sklearn import metrics mse = metrics.mean_squared_error(y_test...，代码如下： from sklearn import metrics mae = metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pre) MAPE的计算需要我们自己写代码来实现...，不过也比较简单，具体代码如下： def mape(y_true, y_pred): return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) *
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
