在进行机器学习项目开发时,我们常常会使用到scikit-learn这个强大的机器学习库。然而,有时候我们会在导入sklearn.cross_validation模块时遇到ModuleNotFoundError错误,提示找不到该模块。本文将介绍解决这个错误的方法。
在使用Python的机器学习库scikit-learn进行网格搜索(Grid Search)时,可能会遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.grid_search'"的错误。这个错误通常是由于scikit-learn版本更新而导致的,因为从sklearn 0.18版本开始,sklearn.grid_search模块已经被重命名为sklearn.model_selection。 为了解决这个错误,我们可以采取以下步骤:
jieba中文叫做结巴,是一款中文分词工具,官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做词袋向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型,是一种基础、常用的分类方法。
在进行模型选择时,我们必须小心正确处理预处理。 首先,GridSearchCV使用交叉验证来确定哪个模型表现最好。 然而,在交叉验证中,我们假装作为测试集被留出的一折是不可见的,因此不适合一些预处理步骤(例如缩放或标准化)。 出于这个原因,我们无法预处理数据然后运行GridSearchCV。
前面两篇文章中,我们介绍了 logistic 回归的原理和实现: Logistic 回归数学公式推导 梯度上升算法与随机梯度上升算法 本文,我们来看看如何使用 sklearn 来进行 logistic 回归呢。
今天将带来第12天的学习日记,开始学习Python的机器学习库:Scikit-learn(这个系列会不断连载,建议关注哦~)。本文会先认识一下 sklearn 这个库,再根据建模流程,学习一下 sklearn 的各个模块的使用。
算法原理 传送门:机器学习实战之Logistic回归 正则化 这里补充下正则化的知识。当一个模型太复杂时,就容易过拟合,解决的办法是减少输入特征的个数,或者获取更多的训练样本。正则化也是用来解决模型过拟合的一种方法。常用的有L1和L2范数做为正则化项。 L1范数 L1范数作为正则化项,会让模型参数θ稀疏话,就是让模型参数向量里为0的元素尽量多。L1就是在成本函数后加入: L2范数 而L2范数作为正则化项,则是让模型参数尽量小,但不会为0,即尽量让每个特征对预测值都有一些小的贡献。L2就是在成本函数后加入
在逻辑回归中预测的目标变量不是连续的,而是离散的。可以应用逻辑回归的一个示例是电子邮件分类:标识为垃圾邮件或非垃圾邮件。图片分类、文字分类都属于这一类。
当把模型训练好以后就不会再使用训练集来预测,而是要实际去预测。这就涉及到模型的加载和保存。
原始数据下载地址为:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/breast+cancer+wisconsin+%28original%29
根据给定的文章内容,撰写摘要总结。
作 者:崔家华 编 辑:李文臣 四、使用Sklearn构建Logistic回归分类器 开始新一轮的征程,让我们看下Sklearn的Logistic回归分类器! 官方英文文档地址:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model模块提供了很多模型供我们使用,比
Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy、Scipy、matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块。 一、统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据集 scikit-learn 从二维数组描述的数据中学习信息。他们可以被理解成多维观测数据的列表。如(n,m),n表示样例轴,y表示特征轴。 使用scikit-learn装载一个简单的样例:iris数据集 >>from sklearn import datasets >>iris =
翻译:丁雪 校对:王方思 在拿破仑·希尔(Napolean Hill)所著的《思考致富》(Think and Grow Rich)一书中,他为我们引述了Darby苦挖金矿多年后,就在离矿脉一步之遥的时候与宝藏失之交臂的故事。 思考致富中文版的豆瓣阅读链接: http://read.douban.com/reader/ebook/10954762/ 根据该书内容进行的修改 如今,我虽然不知道这故事是真是假,但是我明确知道在我身边有不少这样的“数据Darby”。这些人了解机器学习的目的和执行,对待任何研究问题只
Dataset 每年高中生和大学生都会申请进入到各种各样的高校中去。每个学生都有一组唯一的考试分数,成绩和背景数据。录取委员会根据这个数据决定是否接受这些申请者。在这种情况下一个二元分类算法可用于接受或拒绝申请,逻辑回归是个不错的方法。 数据集admissions.csv包含了1000个申请者的信息,特征如下: gre -(入学考试成绩) gpa - (累积平均绩点) admit - 适合被录取 0或1 Use Linear Regression To Predict Admission 这
建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。 到2018年8月30日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 官网下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
PCA是一种无监督的方法,用于理解由向量组成的数据集的全局性质。这里分析了数据点的协方差矩阵,以了解哪些维度/数据点更重要。考虑矩阵中顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法,但是你不需要得到点的协方差矩阵就可以得到它。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Conor Dewey 编译 | 糖竹子,徐凌霄,Aileen 导读:半路出山想迅速上手Python做机器学习?这篇文章就是你需要的实用指南。 毋庸置疑,近来机器学习人气日益高涨,逐渐在流行词榜单上占据一席之地。机器学习算法繁多,到底该选择哪一种处理相关数据是困扰很多学习者的问题。本文将以一种清晰简明的方式,解释并实践最常见的几种机器学习算法。 接下来,我们将罗列8种最常见火爆的机器学习算法,通过Python,将它们分别适用同一个经典数据集Iris(线性回归和逻辑
如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化,R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习,整个自然语言处理,那你可还真得用Python。
大数据文摘作品 编译:大茜、钱天培 R还是Python? 真是个千古难题! 如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化,R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习,整个自然语言处理,那你可还真得用Python。 如果你处于交叉领域,很可能就需要两种语言切换。后果是,写个for loop还出bug真的是家常便饭。报警! 面对这种困境的绝不止你一个人!最近的KDnuggets Analytics的软件调查中,Python和R位居数据科学和机器学习软件的前两名。 如果你真的想提高你在数据科学领域的能力,这两种
最近断断续续地在接触一些python的东西。按照我的习惯,首先从应用层面搞起,尽快入门,后续再细化一 些技术细节。找了一些资料,基本语法和数据结构搞定之后,目光便转到了scikit-learn这个包。这个包是基于scipy的统计学习包。里面所涵盖 的算法接口非常全面。更令人振奋的是,其用户手册写得非常好。 1.广义线性模型 这里的“广义线性模型”,是指线性模型及其简单的推广,包括岭回归,lasso,LAR,logistic回归,感知器等等。下面将介绍这些模型的基本想法,以及如何用python实现。 1
逻辑回归模型是对线性回归模型解决分类任务的改进,是广义线性模型。它可以被看做是Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型,主要用于二分类问题。Sigmoid函数形式为:
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官)
机器学习从业者有不同的个性。虽然其中一些是“我是X专家,X可以训练任何类型的数据”,其中X =某种算法,其他人是“正确的工具用于正确的工作”的人。他们中的很多人还订阅了“各行各业的高手”的策略,他们拥有一个深厚的专业领域,并且对机器学习的不同领域略有了解。也就是说,没有人可以否认这样一个事实:作为实践数据科学家,我们必须了解一些常见机器学习算法的基础知识,这将有助于我们处理我们遇到的新域问题。这是常见机器学习算法的旋风之旅,以及有关它们的快速资源,可以帮助你开始使用它们。
前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这
使用sklearn自动生成二分类数据集,划分训练集、验证集和测试集对不同的分类器,画出可靠性曲线在训练集上:在验证集上如何进行概率校准(probability calibration)方法1:Platt Scaling方法2:Isotonic Regression 保序回归scikit-learn 提供了执行概率预测校准的两种方法的API评价:Brier score
所有函数和类的确切API,由docstrings给出。API会为所有功能提供预期类型和允许的功能,以及可用于算法的所有参数。 原文链接 : http://scikit-learn.org/stab
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。其实把模型导出的这个过程也称为「对象序列化」-- 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式,而还原的过程称为「反序列化」。
大数据文摘作品,转载需授权 编译:@酒酒 校正:寒小阳 && 龙心尘 摘自:http://www.analyticsvidhya.com 大数据文摘“机器学习”专栏成立啦! 欢迎大家留言提出宝贵意见,欢迎投稿给我们。如何加入我们?文章末尾有说明: “谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习。 ” —— 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键,并不
但是,上面犯了严重的错误,特征选择时fit,把所有数据用进去了,会造成数据泄露 我们应该只用训练集来进行fit,选择特征
我们有这么一个数据集,记录学生在教务网站上看某学科的视频流数据来预测学生是否挂科。(这之间有关系吗..)
可以说,机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家,X可以在任何类型的数据上进行训练”,其中,X =某种算法;而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业,而是其中一个领域的专家”策略,即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识,并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说,没有人能否认这样的事实:作为数据科学家的实践者,我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法,这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述,并列
可以说,机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家,X可以在任何类型的数据上进行训练”,其中,X =某种算法;而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业,而是其中一个领域的专家”策略,即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识,并且对机器学习的不同领域有所了解。
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说,机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家,X可以在任何类型的数据上进行训练”,其中,X =某种算法;而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业,而是其中一个领域的专家”策略,即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识,并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说,没有人能否认这样的事实:作为数据科学家的实践者,我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法,这将帮助我们解决所遇到的新领域问
本文约6000字,建议阅读8分钟。 通过本文为大家介绍了3种机器学习算法方式以及10种机器学习算法的清单,学起来吧~ 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学
作为数据科学家的实践者,我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法,这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述,并列举了它们的相关资源,从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析(PCA)/ SVD PCA是一种无监督的方法,用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵,以了解哪些维度(大部分情况)/数据点(少数情况)更为重要,即它们之间具有很多的变化,但与其他变量之间的协变性较低)。考虑一个矩阵顶级主成分(PC)的一种方式是考虑它的具
小编邀请您,先思考: 1 你熟悉那些机器学习算法? 2 你如何应用机器学习算法? 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能
流程模板 定义问题 导入类库 导入数据集 用标准Python类库导入 from csv import reader import numpy as np filename = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/flags/flag.data' with open(filename, 'rt') as raw_data: readers = reader(raw_data, delimiter=',') x
jieba中文叫做结巴,是一款中文分词工具,官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做___ 词频逆文档频率向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型___,是一种基础、常用的分类方法。
谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这篇指南
来源:数据与算法之美 通过本文为大家介绍了3种机器学习算法方式以及10种机器学习算法的清单,学起来吧~ 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建
也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。
该文介绍了逻辑回归中coef_和intercept_的含义,以及如何使用它们。
参考资料来自sklearn官方网站:http://scikit-learn.org/stable/
这个信用卡欺诈数据集是从kaggle上下载的,网址(https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud#creditcard.csv) 在这个网址里也有对数据集的详细介绍,从上面摘取一部分数据集介绍:数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易,其中284,807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡,正例(被盗刷)占所有交易的0.172%。它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量,这是因为由于保密问题,我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。特征V1,V2,... V28是使用PCA获得的主要组件,没有用PCA转换的唯一特征是“时间”和“量”。特征'时间'包含数据集中每个刷卡时间和第一次刷卡时间之间经过的秒数。特征“金额”是交易金额,此特征可用于实例依赖的成本认知学习。特征'类'是响应变量,如果发生被盗刷,则取值1,否则为0。
一、概述 以最广泛的分类算法为例,大致可以分为线性和非线性两大派别。线性算法有著名的逻辑回归、朴素贝叶斯、最大熵等,非线性算法有随机森林、决策树、神经网络、核机器等等。线性算法举的大旗是训练和预测的效率比较高,但最终效果对特征的依赖程度较高,需要数据在特征层面上是线性可分的。因此,使用线性算法需要在特征工程上下不少功夫,尽量对特征进行选择、变换或者组合等使得特征具有区分性。而非线性算法则牛逼点,可以建模复杂的分类面,从而能更好的拟合数据。 那在我们选择了特征的基础上,哪个机器学习算法能取得更
2023年人工智能的发展取得了令人瞩目的成就,不仅在技术层面取得了重大突破,也在产业应用方面展现出广阔的前景。人工智能在深度学习、自动驾驶、自然语言处理等领域取得了重大突破。在人工智能领域,机器学习是一个必不可少的核心,而机器学习又离不开算法。
In this recipe, we'll look at multiclass classification. Depending on your choice of algorithm,you either get multiclass classification for free, or you have to define a scheme for comparison.
顾名思义,机器学习是计算机编程的科学,通过它可以从不同类型的数据中学习。Arthur Samuel给出的更一般的定义是 - “机器学习是一个研究领域,它使计算机无需明确编程即可学习。”它们通常用于解决各种类型的生活问题。
特征选择可以对样本集做特征选择/降维,既可以提高估计器的准确率,又可以提高估计器在超高维数据集上的性能。
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