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sklearn常用的API参数解析：sklearn.linear_model.LinearRegression

) Parameters fit_intercept 释义:是否计算该模型的截距。...normalize 释义:是否对数据进行标准化处理 设置:bool型,可选,默认False,建议将标准化的工作放在训练模型之前,通过设置sklearn.preprocessing.StandardScaler...来实现，而在此处设置为false 当fit_intercept设置为false的时候，这个参数会被自动忽略。...n_jobs 释义:计算时设置的任务个数,这一参数的对于目标个数>1（n_targets>1）且足够大规模的问题有加速作用 设置:int or None, optional, 默认None,如果选择-...，返回一个字典，键为参数名，值为估计器参数值 predict(self, X) 模型预测，返回预测值 score(self, X, y[, sample_weight]) 模型评估，返回R^2系数，最优值为

1.2K20

sklearn 模型的保存与加载

在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。...Pickle要求将文件对象作为参数传递，而 Joblib可以同时处理文件对象和字符串文件名。如果您的模型包含大型数组，则每个数组将存储在一个单独的文件中，但是保存和还原过程将保持不变。...这种方法也更加灵活，我们可以自己选择需要保存的数据，比如模型的参数，权重系数，训练数据等等。为了简化示例，这里我们将仅保存三个参数和训练数据。...而且，这种方法更适用于实例变量较少的对象，例如 sklearn 模型，因为任何新变量的添加都需要更改保存和载入的方法。...这两个工具都可能包含恶意代码，因此不建议从不受信任或未经身份验证的来源加载数据。 结论 本文我们描述了用于保存和加载 sklearn 模型的三种方法。

9K43
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【调包侠福利】SKlearn中的svm超参数总结

SKlearn中好多机器学习模型已经做好了，使用的时候直接调用就可以，俗称“调包侠”，我觉得挺有意思，这样大大降低了机器学习的门槛，最近几天一直在使用svm训练模型，其中数据样本不均衡以及打分一直上不去...，特征工程也调了好久，现在开始对svm的一些参数进行调试，看看模型会不会变得更好。...SVC参数解释 （1）C: 目标函数的惩罚系数C，用来平衡分类间隔margin和错分样本的，default C = 1.0； （2）kernel：参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid...; （9）cache_size: 制定训练所需要的内存（以MB为单位）； （10）class_weight: 每个类所占据的权重，不同的类设置不同的惩罚参数C, 缺省的话自适应； （11）verbose...明白了这些可以选择调整的超参数，后续我们可以尝试在特征工程和超参数调整使得模型训练的更好。

1.2K20

基于sklearn的几种回归模型理论代码实现

理论 支持向量机回归器 支持向量机回归器与分类器相似，关键在于从大量样本中选出对模型训练最有用的一部分向量。...回归器和分类器的区别仅在于label为连续值 K临近回归器 K临近回归器任然是取特征向量最接近的k个训练样本，计算这几个样本的平均值获得结果（分类器是投票） 回归树 回归树相对于分类树的最大区别在于叶子节点的值时...“连续值”，理论上来书回归树也是一种分类器，只是分的类别较多 集成回归器 随机森林和提升树本质上来说都是决策树的衍生，回归树也可以衍生出回归版本的随机森林和提升树。...另外，随机森林还可以衍生出极端随机森林，其每个节点的特征划分并不是完全随机的 代码实现 数据预处理 数据获取 from sklearn.datasets import load_boston boston...dt = DecisionTreeRegressor() dt.fit(x_train,y_train) dt.score(x_test,y_test) 0.68783308418825428 集成模型

3.1K50

sklearnex 让你的 sklearn 机器学习模型训练快得飞起？

, unpatch_sklearn patch_sklearn() 成功开启加速模式后会打印以下信息： 其他要做的仅仅是将你原本的 scikit-learn 代码在后面继续执行即可，我在自己平时学习和写代码的老款华硕笔记本上简单测试了一下...以 K-Means 聚类为例，在十万级别样本量的示例数据集上，开启加速后仅耗时 46.84 秒就完成对训练集的训练，而使用 unpatch_sklearn() 强制关闭加速模式后（注意 scikit-learn...8275CL 处理器下测试了一系列算法后得出的性能提升结果，不仅可以提升训练速度，还可以提升模型推理预测速度，在某些场景下甚至达到数千倍的性能提升： 官方也提供了一些 ipynb 示例：https:...github.com/intel/scikit-learn-intelex/tree/master/examples/notebooks 展示了包含K-means、DBSCAN、随机森林、逻辑回归、岭回归等多种常用模型的加速...此外，还可加速 sklearn 在 GPU 上的表现，使用方法类似： import numpy as np import dpctl from sklearnex import patch_sklearn

2.3K30

结合Sklearn的网格和随机搜索进行自动超参数调优

超参数是用户定义的值，如kNN中的k和Ridge和Lasso回归中的alpha。它们严格控制模型的拟合，这意味着，对于每个数据集，都有一组唯一的最优超参数有待发现。...给定一组模型的所有超参数的可能值，网格搜索使用这些超参数的每一个组合来匹配模型。更重要的是，在每个匹配中，网格搜索使用交叉验证来解释过拟合。...在尝试了所有的组合之后，搜索将保留导致最佳分数的参数，以便您可以使用它们来构建最终的模型。 随机搜索采用的方法与网格稍有不同。...我之所以选择随机森林，是因为它有足够大的超参数，使本指南的信息更加丰富，但您将学习的过程可以应用于Sklearn API中的任何模型。...我们也可以看到最好的分数: >>> random_cv.best_score_ 0.8690868090696587 我们得到了87%左右的决定系数比基础模型提高了4% Sklearn GridSearchCV

2.1K20

keras读取训练好的模型参数并把参数赋值给其它模型详解

介绍 本博文中的代码，实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5，并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。...比如我想建立一个输入是600x600x3的新model，但是训练好的model输入是200x200x3，而这时我又想调用训练好模型的卷积核参数，这时该怎么办呢？...其实想一下，用训练好的模型参数，即使输入的尺寸不同，但是这些模型参数仍然可以处理计算，只是输出的feature map大小不同。那到底怎么赋值呢？...，没有问题 补充知识：加载训练好的模型参数，但是权重一直变化 ?...以上这篇keras读取训练好的模型参数并把参数赋值给其它模型详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.4K40

「建模调参」之零基础入门数据挖掘

原因： 模型没有很好或足够数量的训练训练集 模型的训练特征过于简单 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。即训练误差不错，但是泛化误差比训练误差相差太多。...原因： 模型没有很好或足够数量的训练训练集 训练数据和测试数据有偏差 模型的训练过度，过于复杂，没有学到主要的特征 由此引出模型复杂度概念模型中的参数，一个简单的二元线性的函数只有两个权重，而多元的复杂的函数的权重可能会什么上百上千个...交叉验证 大概说一下sklearn的交叉验证的使用方法， 下文会有很多使用： verbose 日志显示 verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息 verbose = 1 为输出进度条记录 verbose...损失函数用来描述模型的'靠谱'程度,假设模型没有过拟合,损失函数越大,模型的错误率越高。如果我们的模型能够让损失函数持续的下降,最好的方式就是让损失函数在其梯度方向下降。...,每棵树都试图纠正前一棵树的错误 与随机森林不同,梯度提升回归树没有使用随机化,而是用到了强预剪枝 从而使得梯度提升树往往深度很小,这样模型占用的内存少,预测的速度也快 from sklearn.linear_model

80510

一个好像没有做任何改变的参数

用过star软件的朋友都知道，参数真的是很多,核心代码是： start=$(date +%s....学这个软件好些年了，当初把参数弄懂了就一直没有去改变，直到最近需要使用新版star-fusion来找融合基因遇到报错才重新捡起来，报错是： qiEXITING because of FATAL ERROR.../STAR-Fusion/issues/104 才知道需要注意参数：chimOutJunctionFormat 这个参数默认是0，需要修改为1，大家都知道如果运行软件的时候，使用默认参数就可以不添加...，所以我的命令通常是没有修改，那样根本就没有意识到还有这个参数！...我这里想说的是，既然是star的包装，其实结果就可以走star-fusion来找融合基因，好奇怪的是目前大量的单细胞转录组数据出来了，却没有一个文章去探索融合基因，也没有人开发工具，是一个空白市场，大家可以试试看哦

1.4K30

机器学习模型的超参数优化

其它超参数有： 神经网络训练中的学习率 支持向量机中的 参数和 参数 k 近邻算法中的 参数 …… 超参数优化找到一组超参数，这些超参数返回一个优化模型，该模型减少了预定义的损失函数，进而提高了给定独立数据的预测或者分类精度...分类算法中的超参数 超参数优化方法 超参数的设置对于模型性能有着直接影响，其重要性不言而喻。为了最大化模型性能，了解如何优化超参数至关重要。接下来介绍了几种常用的超参数优化方法。...使用这种技术，我们只需为所有超参数的可能构建独立的模型，评估每个模型的性能，并选择产生最佳结果的模型和超参数。 ?...最终，网格化寻优方法返回在评估过程中得分最高的模型及其超参数。 通过以下代码，可以实现上述方法： 首先，通过 sklearn 库调用 GridSearchCV 。...进化算法经常被用来寻找其他技术不易求解的近似解。优化问题往往没有一个精确的解决方案，因为它可能太耗时并且计算资源占用很大。在这种情况下，进化算法通常可以用来寻找一个足够的近似最优解。

2.7K30

基于sklearn的k均值类聚模型理论代码实现——手写数字识别

理论 无监督学习 无监督学习是相对于有监督学习的概念，无监督学习的样本只有数据没有标签（label），由模型自主发现样本之间的关系。可用于数据的类聚（类聚算法）和降维（主成分分析）等。...计算轮廓系数$sc=\cfrac{b - a}{max(a,b)}$ 对所有样本重复该过程，取平均值为轮廓系数 k 均值类聚（k-mean） k均值类聚是一种简单的无监督学习模型，该模型是基于距离的类聚模型...在训练k均值类聚模型中，有以下步骤： 随机在特征空间中指定k个质心 计算每个样本到质心的距离，归入最近的质心一类 对每个质心的样本分别求平均，得到新的k个质心 第二步与第三步不断迭代，直到某次类聚结果不变...= kme.predict(x_test) 模型评估 ARI指标 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score adjusted_rand_score...(y_test,y_pre) 0.66305779493265249 轮廓系数 from sklearn.metrics import silhouette_score silhouette_score

919100

如何快速优化机器学习的模型参数

用什么架构，选择什么优化算法和参数既取决于我们对数据集的理解，也要不断地试错和修正。所以快速构建和测试模型的能力对于项目的推进就显得至关重要了。...本文我们就来构建一条生产模型的流水线，帮助大家实现参数的快速优化。...对深度学习模型来说，有下面这几个可控的参数： 隐藏层的个数 各层节点的数量 激活函数 优化算法 学习效率 正则化的方法 正则化的参数 我们先把这些参数都写到一个存储模型参数信息的字典 model_info...这里每组参数构建出的模型我都用了五折交叉验证。五折交叉验证简单说就是说把数据集分成五份，四份用来训练模型，一份用来测试模型。这样轮换测试五次，五份中每一份都会当一次测试数据。...自动建模是通过 build_nn 这个函数实现的，逐步收窄则是通过参数区间的判断和随机抽样实现的。只要掌握好这个思路，相信大家都能实现对机器学习尤其是深度学习模型参数的快速优化。

71220

使用sklearn自带的贝叶斯分类器进行文本分类和参数调优

二者的计算粒度不一样，多项式模型以单词为粒度，伯努利模型以文件为粒度，因此二者的先验概率和类条件概率的计算方法都不同。...计算后验概率时，对于一个文档d，多项式模型中，只有在d中出现过的单词，才会参与后验概率计算，伯努利模型中，没有在d中出现，但是在全局单词表中出现的单词，也会参与计算，不过是作为“反方”参与的。...伯努利模型 Part 2.3: 两个模型的区别 ?...，使用sklearn自带的多项式模型贝叶斯分类器，使用相同的训练集和测试集，结果后者在测试集上的精度达到了79%,比我们原始手写的精度高出将近10%百分点，效果显而易见，并且训练和分类的速度也大大提高。...下面我们使用sklearn自带的伯努利模型分类器进行实验。

2K61

训练机器学习模型，可使用 Sklearn 提供的 16 个数据集 【上篇】

数据是机器学习算法的动力，scikit-learn或sklearn提供了高质量的数据集，被研究人员、从业人员和爱好者广泛使用。...什么是 “Sklearn数据集”？ Sklearn数据集作为scikit-learn（sklearn）库的一部分，所以它们是预先安装在库中的。...这些数据集通常都是经过预处理的，可以随时使用，这对于需要试验不同机器学习模型和算法的数据从业者来说，可以节省大量时间和精力。 预装的Sklearn数据集 1....可以使用sklearn.datasets模块的load_iris函数直接从sklearn加载鸢尾花数据集。...你可以使用sklearn.datasets模块的load_breast_cancer函数直接从sklearn加载乳腺癌肿瘤的数据集。

1.1K10

机器学习基础：令你事半功倍的pipeline处理机制

你有没有遇到过这种情况：在机器学习项目中，对训练集的各种数据预处理操作，比如：特征提取、标准化、主成分分析等，在测试集上要重复使用这些参数。...2、联合的参数选择：你可以一次grid search管道中所有评估器的参数。 3、安全性：训练转换器和预测器使用的是相同样本，管道有助于防止来自测试数据的统计数据泄露到交叉验证的训练模型中。...Pipeline的用法 调用方法： sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None, verbose=False) 参数详解： steps : 步骤：使用（key...memory:内存参数,默认None Pipeline的function Pipline的方法都是执行各个学习器中对应的方法,如果该学习器没有该方法,会报错。...=False))], verbose=False) 训练得到的是一个模型，可直接用来预测，预测时，数据会从step1开始进行转换，避免了模型用来预测的数据还要额外写代码实现。

8.6K93

组会系列 | 自动梯度下降：没有超参数的深度学习

该框架可以应用于新的损失函数和机器学习模型，并且可以与现有框架如主要-最小元算法、镜像下降和自然梯度下降相比较。这篇文章提供了一种新方法来训练深度全连接神经网络，并且避免了超参数调整所带来的问题。...然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。...，即将机器学习模型的线性化误差分解为多个层次的扰动。...此外，如何将这些算法应用于线性模型和深度神经网络，并且给出了实验结果表明这些算法可以在不同的数据集和模型上取得良好的结果。...作者提出了一种新的自动梯度下降算法，该算法可以训练深度全连接神经网络而无需进行超参数调整。

74020

叮～AutoML自动化机器学习入门指南，来了

下载下来了，大家可以后台回复“automl”获取），auto-sklearn的功能主要有下面的截图所示，包括分类模型、回归模型的构建，模型评估方法的支持等，涵盖了我们主要的基础建模需求。...的使用，那么对于这个auto-sklearn就很好理解了的，不熟悉其实也没有关系，也蛮简单的，后续我拿一些小栗子来说明一下，主要围绕两个核心的分类接口和回归接口API：AutoSklearnClassifier...参数的数量还是蛮多的，我们简单介绍两个Parameters： time_left_for_this_task：int类型，默认3600秒 时间限制是针对模型参数搜索的，我们可以通过加大这个值来增加模型训练的时间...，verbose=True 输出训练过程参数 clf = ImageClassifier(verbose=True) # 训练模型，最大时间设为 30 分钟 clf.fit(X_train, y_train...，verbose=True 输出训练过程参数 clf = ImageClassifier(verbose=True) # 训练模型，最大时间设为 30 分钟 clf.fit(X_train, y_train

1.3K10

没有大招的火山引擎，拿下70%大模型玩家

鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有没有在开发大模型？在学习。 什么时候发布大模型？没计划。 当被问起自研大模型，字节跳动副总裁杨震原口风甚严。...但席卷全球的这场大模型竞逐战，没有人会主动放弃阵地。 最新线索，在上海露出端倪。...吴迪坦言，“软硬一体、通信优化、算子优化都不是新概念，火山引擎机器学习平台也没有特别牛、特别超前的大招。我们靠的就是务实严谨地不断把细节做扎实，把重要技术锤炼到位，这样才能赢得客户的信任。”...随着大模型应用的增多，数据安全和信任将成为产业关注的焦点。 推理效率。大模型的训练成本高昂，但长期来看，全社会投入在大模型推理上的开销将逐渐超过训练成本。...共同点是，大模型的潮头来得迅猛激烈，但在第一线迎接风暴的，从来不是没有准备之人。 现在，到了检验真正AI能力和积累的时刻。至少在与大模型相伴相生的云计算领域，精彩才刚刚开幕。

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