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python︱sklearn一些小技巧的记录（训练集划分pipelline交叉验证等）

一键随机打乱: 4、pipeline Pipeline 的工作方式 5 稀疏矩阵合并 6 sklearn中的交叉验证 来源于达观杯的实践 来源于：kaggle恶意评价比赛的实践 ---- 1、LabelEncoder...是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split...train_test_split train= loan_data.iloc[0: 55596, :] test= loan_data.iloc[55596:, :] # 避免过拟合，采用交叉验证...参考： python 数据处理中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder sklearn 中的 Pipeline 机制 用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集 --...中的交叉验证 X = np.array([[1, 2,5,6,6,6], [3, 4], [1, 2], [3, 4]]) y = np.array([1, 2, 3, 4]) kf = KFold(n_splits

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    机器学习实战 | XGBoost建模应用详解

    XGBoost的SKLearn接口也支持对于Dataframe格式的数据(参考ShowMeAI的文章 Python数据分析|Pandas核心操作函数大全 进行更多了解)进行处理。...在每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。...缺省值为0 4.2 内置调参优化 (1) 交叉验证 XGBoost自带实验与调参的一些方法，如下为交叉验证方法xgb.cv。...在2折数据上的交叉验证 混淆矩阵: [[87 0] [ 1 92]] 混淆矩阵: [[91 0] [ 3 86]] Iris: 多分类 在2折数据上的交叉验证 混淆矩阵: [[19 0...如下是一个典型的网格搜索交法调优超参数的代码示例，我们会给出候选参数列表字典，通过GridSearchCV进行交叉验证实验评估，选出XGBoost在候选参数中最优的超参数。

    2.7K33

    数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）xgbootslightgbmCatboost等模型--模型融合：stacking、blend

    ②交叉验证法 k折交叉验证通常将数据集D分为k份，其中k-1份作为训练集，剩余的一份作为测试集，这样就可以获得k组训练/测试集，可以进行k次训练与测试，最终返回的是k个测试结果的均值。...交叉验证中数据集的划分依然是依据分层采样的方式来进行。 对于交叉验证法，其k值的选取往往决定了评估结果的稳定性和保真性，通常k值选取10。...: 0.724947 对验证集进行预测 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import roc_auc_score """预测并计算roc...AUC：0.7249469360631181 图片 更进一步的，使用5折交叉验证进行模型性能评估 import lightgbm as lgb """使用lightgbm 5折交叉验证进行建模预测"""...('交叉验证的AUC为{}'.format(max(cv_result'auc-mean'))) 在实际调整过程中，可先设置一个较大的学习率（上面的例子中0.1），通过Lgb原生的cv函数进行树个数的确定

    4K51

    脑信号分析系列(1)-听觉P300实验

    听觉P300实验与视觉P300相似，但使用听觉刺激来产生oddball 刺激时间为200ms，时间间隔400ms,随机抖动±100ms, 任务是计算玩奇数球刺激的次数，记录单个参与者进行的6次2分钟的实验...在两种情况下都可以看到清晰的P300 解码 通过上述的平均epochs，可以很清楚识别ERP。...但如何了解有关P300的SNR的任何信息，可以通过分类管道(classification pipline)了解P300响应的强度。 下面我们将使用4个不同的管道。...以AUC作为度量，以交叉验证的方式进行评估(AUC可能是针对二进制和非平衡分类问题的最佳度量标准) from sklearn.pipeline import make_pipeline from mne.decoding...epochs.pick_types(eeg=True) X = epochs.get_data() * 1e6 times = epochs.times y = epochs.events[:, -1] # 定义交叉验证

    1.9K20

    数据挖掘机器学习---项目实战金融风控之贷款违约预测

    3.2.1 建模之前的预操作 from sklearn.model_selection import KFold # 分离数据集，方便进行交叉验证 X_train = data.loc[data['sample...: 0.724947 3.2.3 对验证集进行预测 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import roc_auc_score """预测并计算...AUC：0.7249469360631181 3.2.4 使用5折交叉验证进行模型性能评估 import lightgbm as lgb """使用lightgbm 5折交叉验证进行建模预测""" cv_scores...print('交叉验证的AUC为{}'.format(max(cv_result['auc-mean']))) 4.3 贝叶斯调参 在使用之前需要先安装包bayesian-optimization，运行如下命令即可...，首先在建模的过程中通过划分数据集、交叉验证等方式对模型的性能进行评估验证，并通过可视化方式绘制模型ROC曲线。

    1.5K51

    Python模型评估与选择：面试必备知识点

    本篇博客将深入浅出地梳理Python模型评估与选择面试中常见的问题、易错点及应对策略，配以代码示例，助您在面试中脱颖而出。...如何通过可视化、交叉验证等手段进行诊断？模型比较与选择：交叉验证：解释K折交叉验证、留一法（LOOCV）、自助法等原理与优缺点，编写相关代码。...忽视模型验证的重要性：误区：仅依赖训练集上的表现来判断模型好坏，没有进行充分的交叉验证或独立测试集验证。规避：始终坚持“训练-验证-测试”分离原则，运用交叉验证评估模型泛化能力。...盲目追求高复杂度模型：误区：认为模型越复杂越好，忽视了过拟合风险，缺乏对模型复杂度的有效控制。规避：通过正则化、早停、模型选择等手段防止过拟合，同时关注模型解释性与计算效率。...计算（二分类问题）y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1]roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_prob)# 交叉验证评估cv_scores

    16810

    面试腾讯，基础考察太细致。。。

    FPR和TPR，然后通过auc函数计算了AUC值。...什么是交叉验证？如何使用？ 交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能和选择最佳模型的方法。 通过将数据集分成多个子集，然后重复使用这些子集来训练和测试模型，从而有效地利用了可用的数据。...交叉验证有助于减少由于数据划分不合理而引入的偏差，提高了模型评估的可靠性。 常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。...而留一交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，其中k等于数据集的样本数量，每个样本依次作为验证集，其余样本作为训练集。 交叉验证的步骤如下： 将数据集分成k个子集。...下面是使用Python中的Scikit-learn库进行L1正则化和基于树的特征选择的示例代码： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model

    12010

    机器学习（十二）交叉验证实例

    1 交叉验证简介 1.1 交叉验证是什么 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set...这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10次交叉验证是最常用的。 ?...10折交叉验证 Python Code from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X = np.array([[1, 2]...Performance using Cross Validation (in Python / R) 交叉验证（Cross Validation）简介 - holybin的专栏 - CSDN博客...） - brucewong0516的博客 - CSDN博客 机器学习-CrossValidation交叉验证Python实现 - 拾毅者 的专栏 - CSDN博客 机器学习 python 交叉验证实例

    2.5K20

    万字长文总结机器学习的模型评估与调参，附代码下载

    Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...我们根据k折交叉验证的原理步骤，在sklearn中进行10折交叉验证的代码实现： import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold...learning_curve默认使用分层k折交叉验证计算交叉验证的准确率，我们通过cv设置k。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

    88140

    万字长文总结机器学习的模型评估与调参，附代码下载

    Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...我们根据k折交叉验证的原理步骤，在sklearn中进行10折交叉验证的代码实现： import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold...learning_curve默认使用分层k折交叉验证计算交叉验证的准确率，我们通过cv设置k。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

    1.1K20

    【Python环境】python的Orange包实现机器学习与数据挖掘的分类问题

    在Orange的使用过程中并不需要用户像使用Sklearn那样记性复杂的参数设置，甚至进行必要的参数优化（尽管我们必须承认这些功能有时候是很有用，而且在Sklearn中是相当强大的），但是对于一些初学者尤其是没有编程基础的生物学专业的用户来说...接下来就是构建模型，learner是通过Orange包中的贝叶斯模型构建的学习机，并通过data进行训练，获得分类模型classifer。...第四步，验证模型分类效能 对于分类器，我们通常需要借助交叉验证或ROC进行评价，那么这里我们同样结合交叉验证计算ROC曲线下面积 即AUC值，来评价我们构建的模型的分类效能。 ?...Bayes为学习机，res为结合5倍交叉验证进行重复预测，最后我们输出平均精度和AUC值。 ? 可见平均精度为90%，AUC值为0.97，说明我们这个贝叶斯分类模型还是具有相当的稳健性的。...以上就是通过Orange实现的数据分类预测过程，从获取数据到建立模型，预测，效能验证全过程都不需要传递任何参数，不像其他分类方法必须由用户传递核函数，惩罚项等等，但是通过交叉验证和ROC，我们证明了Orange

    2.9K90

    机器学习-03-机器学习算法流程

    如果验证集上的评估实验成功，则在测试集上执行最终评估，但是，如果我们将原始数据进行划分为我们所说的训练集、验证集、测试集，那么我们可用的数据将会大大的减少，为了解决这个问题，我们提出了交叉验证这样的解决办法...那什么是交叉验证呢？...而交叉验证 (Cross validation)的优点是对所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。其中10-folder通常被最长使用 上图显示了交叉验证的运行过程。...这里采用的是10折交叉验证。...本节中我们将使用scikit-learn模块实现交叉验证，最简单的实现方法是在模型和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数，该函数将会拟合模型和计算连续cv（cv为cross_val_score

    19510

    万字长文总结机器学习的模型评估与调参

    Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...我们根据k折交叉验证的原理步骤，在sklearn中进行10折交叉验证的代码实现： 1import numpy as np 2from sklearn.model_selection import StratifiedKFold...learning_curve默认使用分层k折交叉验证计算交叉验证的准确率，我们通过cv设置k。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

    83100

    深度学习实战-MNIST数据集的二分类

    最后预测出准确率，输出正确的比例 In [16]: # K折交叉验证 from sklearn.model_selection import StratifiedKFold # 用于生成分类器的副本 from...0.0987 0.0987 ... 0.9013 0.9013 0.9013] [0.0987 0.0987 0.0987 ... 0.9013 0.9013 0.9013] scikit_learn的交叉验证...ROC绘制的是灵敏度和（1-特异度）的关系图 In [43]: # 1、计算TPR、FPR from sklearn.metrics import roc_curve fpr, tpr, thresholds...完美的分类器ROC_AUC等于1；纯随机分类器的ROC_AUC等于0.5 In [45]: from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score...数据出发，通过SGD建立一个二元分类器，同时利用交叉验证来评估我们的分类器，以及使用不同的指标（精度、召回率、精度/召回率平衡）、ROC曲线等来比较SGD和RandomForestClassifier不同的模型

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    机器学习——决策树模型：Python实现

    员工离职预测模型搭建 2.1 模型搭建 2.2 模型预测及评估 2.2.1 直接预测是否离职 2.2.2 预测不离职&离职概率 2.2.3 模型预测及评估 2.2.4 特征重要性评估 3 参数调优 – K折交叉验证...& GridSearch网格搜索 3.1 K折交叉验证 3.2 GridSearch网格搜索 3.2.1 单参数调优 3.2.2 多参数调优 1 决策树模型的代码实现 决策树模型既可以做分类分析...通过如下代码则可以快速求出模型的AUC值： from sklearn.metrics import roc_auc_score score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba...& GridSearch网格搜索 3.1 K折交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score acc = cross_val_score..., parameters, scoring='roc_auc', cv=5) # cv=5表示交叉验证5次，默认值为3；scoring='roc_auc'表示通过ROC曲线的AUC值来进行评分，默认通过准确度评分

    1.2K21

    Machine Learning-模型评估与调参（完整版）

    Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...我们根据k折交叉验证的原理步骤，在sklearn中进行10折交叉验证的代码实现： 1import numpy as np 2from sklearn.model_selection import StratifiedKFold...learning_curve默认使用分层k折交叉验证计算交叉验证的准确率，我们通过cv设置k。...五、嵌套交叉验证 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

    1.5K10

    快速入门Python机器学习（36）

    14.3模型评估 14.3.1几个方法 交叉验证 cross_val_score class sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X,...挨个试试 LeaveOneOut class sklearn.model_selection.LeaveOneOut get_n_splits(X[, y, groups]) 返回交叉验证程序中的拆分迭代次数...14.3.2 Sklearn 交叉验证cross_val_score #交叉验证法 from sklearn import svm from sklearn.model_selection import...的形态:(60, 4) y_train的形态:(90,) y_test的形态:(60,) 交叉验证法前测试数据的得分：96.67%:: 交叉验证法后测试数据的平均分：98.00%: 交叉验证法后测试数据的得分...它还实现了"得分样本" "预测" "预测概率" "决策函数" "变换"和"逆变换" ，如果它们在所使用的估计器中实现的话。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索进行优化。

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    通俗易懂--模型集成(多模型)讲解(算法+案例)

    我会讲到如何使用多模型进行融合计算(模型集成)、模型评估、超参数调节、K折交叉验证等，力求能够讲得清楚，希望大家通过这篇博文能够了解到一个完整的机器学习算法到底是怎样的，如有讲得不到位亦或是错误的地方，...将训练集送入模型中训练，同时以K折交叉验证方法来进行超参数调节，哪一组超参数表现好，就选择哪一组超参数。 寻找到超参数后，用同样的方法寻找决策边界，至此模型训练完成。...**K折交叉验证：**K折交叉验证(k-fold cross-validation)首先将所有数据分割成K个子样本，不重复的选取其中一个子样本作为测试集，其他K-1个样本用来训练。...共重复K次，平均K次的结果或者使用其它指标，最终得到一个单一估测。 这个方法的优势在于，保证每个子样本都参与训练且都被测试，降低泛化误差。其中，10折交叉验证是最常用的。...# 交叉验证确定合适的决策边界阈值 fold = KFold(4,shuffle=True) # 定义各个模型的计算公式 def lr_bdry_module(recall_acc, roc_auc)

    3.7K30

    【机器学习实战】电信客户流失预测

    交叉验证（Cross-Validation，CV）： 交叉验证是一种评估模型性能的技术，它通过将数据集分成多个子集，轮流使用不同的子集作为训练集和测试集，来减少数据划分带来的波动。...在RFECV中，交叉验证被用来评估在不同特征子集上的模型性能，从而选择最优的特征集。通过交叉验证，可以得到每个特征子集的平均性能，从而选择最能提升模型泛化能力的特征集。...计算当前特征子集的性能，通常是通过平均交叉验证得分来衡量。 重复步骤： 重复以上步骤，逐渐消除特征，并在每次消除后评估模型的性能。每次消除特征后，模型会更新，并重新进行交叉验证。...交叉验证的稳健性： 通过交叉验证，RFECV可以确保选择的特征子集在不同数据划分下的稳定性，从而提高模型的泛化能力和稳健性。...RFECV会基于模型的特征重要性进行选择。 应用RFECV： 使用sklearn（Python中的机器学习库）中的RFECV类，传入基础模型和交叉验证的参数。

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