通过 sklearn 加载数据集 在 scikit-learn 的 datasets 模块中，包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。...iris = datasets.load_iris() 调用 load_iris 函数返回的 iris 是 Bunch 对象，Bunch 对象是 sklearn 对数据集进行进一步封装的数据类型。...如果加载数据集时设置参数 as_frame = True，则返回的是 DataFrame（Pandas 中的数据结构）。...如果加载数据集时设置参数 as_frame = True，则返回的是 Series（Pandas 中的数据结构）。...marker 参数可以指定散点图中点的样式，更多样式可以查看 官网文档。
= TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_termcounts) #获取词袋中所有文本的关键字...把自己在这个过程中遇到的问题做一个记录 TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’ AttributeError: ‘NoneType’...然后我们计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。使用k折交叉验证来寻找最优参数要比holdout方法更稳定。...一旦我们找到最优参数，要使用这组参数在原始数据集上训练模型作为最终的模型。 ?...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。
第三方公开数据集获取也很方便 如果你想通过Scikit-learn直接访问更多公开可用的数据集，有一个方便的函数可以让你直接从openml.org网站导入数据。...from sklearn.datasets import fetch_openml X,y = fetch_openml("wine", version=1, as_frame=True, return_X_y...from sklearn import model_selection from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets...from sklearn import model_selection from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets...data set which contains both categorical and numeric features X,y = fetch_openml("auto93", version=1, as_frame
GBDT算法的超参数看起来很多，但是仔细观察的话，你会发现GBDT回归器与GBDT分类器的超参数高度一致。...并且所有超参数都给出了默认值，需要人为输入的参数为0。所以，就算是不了解参数的含义，我们依然可以直接使用sklearn库来调用GBDT算法。...=True,as_frame=True) # 切分训练集和测试集 Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state...plt.legend(bbox_to_anchor=(1.4,1)) plt.show() 使用GBDT完成回归任务 X,y = fetch_california_housing(return_X_y=True,as_frame...梯度提升树GBDT的重要参数和属性 由于GBDT超参数数量较多，因此我们可以将GBDT的参数分为以下5大类别，其他属性我们下次再进行分析验证
参数n_estimators对模型效果的影响： X,y = load_breast_cancer(return_X_y=True,as_frame=True) Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest...：参数init 传入实例的参数 from sklearn.metrics import mean_squared_error as MSE X,y = fetch_california_housing...GBDT的6种损失函数：参数loss GBDT算法的损失函数非常多，我们在调参的时候可以把损失函数作为需要调整的参数进行考量。在sklearn中，控制具体损失函数的参数为：loss。...如果你在运行代码时，发现你的参数默认值、参数名称与课件中不相同，或者在运行过程中出现报错、警告等现象，你可能需要更新你的sklearn。...cross_validate和KFold： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.metrics import plot_roc_curve 再运行下面一行代码，需要传进三个参数：估计器 svc，特征 x_test，标签 y_test。...此外，plot_roc_curve 函数还可以画出不同估计器得到的 ROC 曲线。只需要将 svc 模型下的 ROC 图中的坐标系传到 rfc 模型下的 ROC 图中的 ax 参数中。...from sklearn.datasets import fetch_openml 下面也是 v0.22 的一个特功能 (但我觉得没什么太大用)：可以从 openML 返回数据帧的值，需要将 as_frame...参数设置为 True。...来获取 X 和 y。
本文介绍的是使用孤立森林算法来检测异常。在2008年周志华老师提出了这种基于树的无监督非参数算法。实际上，它是由许多针对给定数据集的树组成的。...孤立是这个算法的关键字，因为它将异常从其余的观察中隔离出来。这个隔离程序通过将区域随机分割成更小的块来分割所有的数据点。...data = load_iris(as_frame=True) X,y = data.data,data.target df = data.frame df.head() ?...有一些相关的超参数可以实例化类[2]: contamination是数据集中异常的比例。在本例中，我们把它固定为0。05。 max_samples是从特征矩阵x中考虑的最大样本数。...我想指定contamination超参数在这个算法中有相关的作用。当您修改它时，模型将返回相同比例的离群值，您需要仔细选择它。典型的值在0到0.5之间，但它也取决于数据集。
---- 步骤：GBDT+OneHot+LR 构造GBDT+LR步骤 训练阶段： 1、 获取特性数据，拆分成3组，一组测试数据，一组GBDT训练数据，一组LR训练数据 2、训练GBDT分类器 3...---- 测试数据：iris 数据采用sklearn里面自带的iris花分类数据。...GradientBoostingClassifier np.random.seed(10) # 加载测试数据 iris_data,iris_target = load_iris(return_X_y=True,as_frame...GradientBoostingClassifier(n_estimators=5) GBDT.fit(X_train_GBDT,Y_train_GBDT) #GBDT直接预测 GBDTPredict= GBDT.predict(X_test) #获取...GBDT叶子节点的输出，展开成1维 GBDTy=GBDT.apply(X_train_GBDT)[:,:,0] #训练OneHot编码 from sklearn.preprocessing import
() 输出为： from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression data = datasets.load_boston...) linear_model = LinearRegression() linear_model.fit(data.data,data.target) linear_model. coef_ #获取模型自变量系数...linear_model.intercept_ #获取模型 输出如下: d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\deprecation.py...import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing...sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model
基础估计器拟合在完整的X( full X )上，而最终估计器则使用基于cross_val_predict的基础估计器的交叉验证预测进行训练。...基于排列(permutation)的特征重要性 inspection.permutation_importance可以用来估计每个特征的重要性，对于任何拟合的估算器： from sklearn.ensemble...预计算的稀疏近邻图 现在，大多数基于最近邻图的估算都接受预先计算的稀疏图作为输入，以将同一图重用于多个估算量拟合。...要在pipeline中使用这个特性，可以使用 memory 参数，以及neighbors.KNeighborsTransformer和neighbors.RadiusNeighborsTransformer...： from sklearn.datasets import fetch_openml titanic = fetch_openml('titanic', version=1, as_frame=True
代码示例 注：sklearn 0.24以后的版本也加入对这两个图进行绘制的功能，但是这里我们使用更好的shap库 from sklearn.datasets import fetch_california_housing...from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay...加载加州住房数据集 X, y = fetch_california_housing (return_X_y = True, as_frame = True) 目标变量是加州地区的房屋价值中位数，以数十万美元...partial_dependence 函数制作部分依赖图，并作为参数传递： 目标特征（AveOccup）。...可以再次使用 partial_dependence 函数来制作它们，但这次将 ice 参数设置为 True。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris(as_frame...可视化参数调整 为了改善泛化效果差的模型，可以尝试通过调整正则化参数来提高性能。...如果需要调整特定参数以测试其对模型的影响，建议使用 model_selection.ValidationCurveDisplay 来直观地观察模型在参数变化时的表现。...weighted', cv=5, n_jobs=-1) plt.show() 使用 ValidationCurveDisplay 绘制的模型参数微调图...除了一些验证参数的方法外，很难用工具或方法来简化模型的可视化过程；最终需要重写了很多东西。 这些 API 希望得到更多关注，并且随着版本升级，可视化 API 也能更易用。
ds_imshow()的函数，然后加载数据集，最后将加载的数据作为参数并调用ds_imshow()函数显示图像。...ds_imshow()函数将传入的NumPy数组显示为图像，参数im_data用于接收图像数组，每幅图像表示一个样本特征，im_label是与之对应的标签。...from sklearn import datasets 以下两行代码用于加载MNIST数据集，并将数据集中的前15个样本绘制为图像： mnist = datasets.load_digits() ds_imshow...尽管scikit-learn也提供了以下方法用于加载28×28像素版本的MNIST： from sklearn.datasets import fetch_openml X, y = fetch_openml...('mnist_784', version=1, return_X_y=True, as_frame= False) 但是偶尔会遭遇加载缓慢甚至失败。
获取输出：在 Jupyter Notebook 或 Colab 中，导出 HTML、JSON 或 Python 字典。 主要用例：基于测试的机器学习监控，以将测试作为机器学习管道中的一个步骤来运行。...例如，当收到一批新的数据、标签或生成预测时。可以根据结果构建条件工作流程，例如触发警报、重新训练或获取报告。 2....如何获取输出：在 Jupyter Notebook 或 Colab 中，导出 HTML 文件、JSON 或 Python 字典。 主要用例：分析和探索，有助于直观地评估数据或模型性能。...使用步骤很简单，一般分三步：1、导入模块 2、处理数据 3、获取报告 举个例子，先导入所需模块 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets...NoTargetPerformanceTestPreset from evidently.tests import * 导入和处理数据 data = fetch_california_housing(as_frame
拼写错误：可能是因为在实例化时，关键字参数的拼写错误或大小写错误导致的。...参数传递错误：在实例化时，我们可能错误地传递了一个不期望的参数，例如将一个字典传递给类的初始化方法，而不是将要使用的关键字参数传递给该方法。...查阅相关文档以获取正确的初始化参数。检查关键字参数拼写：仔细检查代码中的关键字参数，确保其拼写和大小写与文档中的要求一致。...为了解决这个错误，你需要检查代码，并确保传递给模型实例化方法的关键字参数与初始化方法的定义一致。对于TensorFlow库，可以参考官方文档以获取正确的初始化参数列表。...在这个示例中，我们只需删除错误的关键字参数即可：pythonCopy codemodel = NeuralNetwork(hidden_units=[64, 32, 16])结论当遇到TypeError
代码示例 注：sklearn 0.24以后的版本也加入对这两个图进行绘制的功能，但是这里我们使用更好的shap库 from sklearn.datasets import fetch_california_housing...from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.inspection import PartialDependenceDisplayimport...加载加州住房数据集 X, y = fetch_california_housing (return_X_y = True, as_frame = True) 目标变量是加州地区的房屋价值中位数，以数十万美元...partial_dependence 函数制作部分依赖图，并作为参数传递： 目标特征（AveOccup）。...可以再次使用 partial_dependence 函数来制作它们，但这次将 ice 参数设置为 True。
JavaScript是现代Web开发的核心，为开发者提供了大量工具来操作数据和控制应用程序的流程。在这些工具中，有三种关键字用于声明变量：var、let和const。...（假设age >= 18）虽然let主要关注块级作用域，但它还在函数内部引入了比旧的var关键字更可预测的行为。在函数内部用let声明的变量在该函数外部不可访问，促进了更好的组织并防止了意外的修改。...example();尝试给常量变量赋值会导致TypeError，强制执行不变性。const的主要目的是声明你打算在代码执行期间保持不变的值。..." };// 这是允许的，因为你正在修改现有对象内的属性名称person.name = "Bob";// 这是允许的，因为你正在修改现有对象内的属性person.age = 31;关于函数参数怎么样？...如果你不打算修改函数参数的值，用const声明它。这增强了代码的可读性并防止了意外的更改。
fairlearn.metrics import MetricFrame, selection_rate from fairlearn.datasets import fetch_adult data = fetch_adult(as_frame...24、tiobeindexpy tiobeindexpy 用于获取 TIOBE 索引数据。TIOBE 指数是一个编程排名数据，对于开发人员来说是非常重要的因为我们不想错过编程世界的下一件大事。...from tiobeindexpy import tiobeindexpy as tb df = tb.top_20() 25、pytrends pytrends 可以使用 Google API 获取关键字趋势数据...如果想要了解当前的网络趋势或与我们的关键字相关的趋势时，该软件包非常有用。这个需要访问google，所以你懂的。...TrendReq() keywords = pytrend.suggestions(keyword='Present Gift') df = pd.DataFrame(keywords) df 该包将返回与关键字相关的前
然而，在使用这些方法进行填补时，有时可能会遇到TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'axis’的错误。...二、可能出错的原因 这个错误通常表明你在调用某个函数或类时，传入了一个它不支持的关键字参数axis。在Python中，axis参数常用于NumPy和Pandas等库，用于指定操作的轴（例如行或列）。...(data) 这段代码会触发TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'axis’错误，因为FictitiousImputer类的初始化方法...这个类不接受axis参数，因为它默认就是按列（即axis=0）进行操作的： from sklearn.impute import SimpleImputer # 将DataFrame转换为NumPy...理解参数：确保你理解每个参数的含义和用途，避免错误地传入参数。 检查版本：有时候，库的不同版本之间可能存在差异。如果你遇到了与示例代码不符的行为，可能是因为你的库版本与示例代码使用的版本不同。
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