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  • 初步尝试 sklearn

    安装方法很简单 `pip3 install -U scikit-learn`下面介绍一个简单的栗子,初步尝试sklearn。sklearn有自带的数据集,直接导入就好,首先导入相关库1from sklearn import datasets2from sklearn.model_selection import train_test_split3fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier导入鸢尾花数据集1iris = datasets.load_iris()2iris_X = iris.data3iris_y1X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3)Sklearn-train_test_split模型sklearn已经很完善,调参和数据处理就很重要了。sklearn 非常强大,值得好好钻研下。
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  • Sklearn 快速入门

    本文结构:Sklearn 简介选择模型流程应用模型---- Sklearn 简介 Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.SklearnSklearn 官网提供了一个流程图,蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法:?从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据。---- 应用模型 Sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了,学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式。例如,分类器,Sklearn 本身就有很多数据库,可以用来练习。导入模块from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.cross_validation importtrain_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier2.
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  • Python sklearn模型选择

    : Base classes and utility function基础实用函数2.sklearn.cluster: Clustering聚类3.sklearn.cluster.bicluster:模型选择6.sklearn.datasets: Datasets 数据集7.sklearn.decomposition: Matrix Decomposition 矩阵分解8.sklearn.dummy: Dummy estimators 虚拟估计9.sklearn.ensemble: Ensemble Methods 集成方法10.sklearn.exceptions: Exceptions andsklearn.gaussian_process: Gaussian Processes 高斯过程14.sklearn.isotonic: Isotonic regression 保序回归15.sklearn.kernel_approximationMachines 支持向量机34.sklearn.tree: Decision Tree 决策树35.sklearn.utils: Utilities 实用工具 3.数据预处理:from sklearn
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  • sklearn 与分类算法

    下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口: class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=l2, dual=False, tol=案例:这里我使用 sklearn 内置的数据集——iris 数据集,这是一个三分类的问题,下面我就使用逻辑回归来对其分类:from sklearn.datasets import load_irisfromfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()from sklearn.naive_bayes import GaussianNBgnbBernoulliNB 的 sklearn 与上面介绍的算法接口相似。案例:from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.tree
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  • 是否可以将sklearn估算器放在sklearn.compose.ColumnTransformer中?

    NO_ATLAS_INFO=-1 lib_dirs: usrlib64atlascblas_libs: cblas Python deps: pip: 19.1.1setuptools: 41.0.1 sklearn_.KMeans) at org.jpmml.sklearn.CastFunction.apply(CastFunction.java:43) at com.google.common.collect.Lists(Pipeline.java:68) at sklearn2pmml.decoration.Alias.encodeFeatures(Alias.java:56) at sklearn.compose.ColumnTransformer.encodeFeatures(ColumnTransformer.java:63) at sklearn.pipeline.Pipeline.encodeFeatures(Pipeline.java:81) at sklearn2pmml.pipeline.PMMLPipeline.encodePMML(PMMLPipeline.java:196) at org.jpmml.sklearn.Main.run(Main.java:145) at org.jpmml.sklearn.Main.main(Main.java
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  • sklearn查看数据分布

    import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing importLabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplitStandardScaler().fit(train_data).transform(train_data) if standardize else train_data.valuesprint X from sklearn.decompositionimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing importLabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
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  • Sklearn包含的常用算法

    参考资料来自sklearn官方网站:http:scikit-learn.orgstable总的来说,Sklearn可实现的函数或功能可分为以下几个方面:分类算法回归算法聚类算法降维算法文本挖掘算法模型优化数据预处理分类算法线性判别分析>>> qda = QuadraticDiscriminantAnalysis(store_covariances=True)支持向量机(SVM)>>> from sklearn import svm>, weights=weights)神经网络(nn)>>> from sklearn.neural_network import MLPClassifier>>> clf = MLPClassifier()集成算法(Ensemble methods)1、Bagging>>> from sklearn.ensemble import BaggingClassifier>>> from sklearn.neighborsimport KernelRidge>>> KernelRidge(kernel=rbf, alpha=0., gamma=0)支持向量机回归(SVR)>>> from sklearn import
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  • 2,sklearn学习指南

    使用sklearn可以轻松地完成从数据的获取,到数据的预处理,到模型的训练,到模型的评估,到模型的优化等一整套机器学习的流程。学习sklearn几乎是数据挖掘工程师和机器学习工程师必由之路。一,sklearn功能模块?sklearn设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。使用地图下面地图是sklearn的老司机留给新手们的一个使用指南。当你面对具体的数据和问题时,应该选择那种类型的模型,应该优先选择哪个模型,可以参考这份sklearn使用地图。?三,sklearn学习路线以下为我们《sklearn机器学习》系列教程的主要框架。第一章的前三节带领大家快速入门sklearn。第二章特征工程模块,讲解如何做出好的特征:数据的获取,数据预处理,特征的提取,特征的选择等内容。
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  • Python之Sklearn使用教程

    2.Sklearn安装Sklearn安装要求 Python(>=2.7or>=3.3)、 NumPy(>=1.8.2)、 SciPy(>=0.13.3)。3.Sklearn通用学习模式Sklearn中包含众多机器学习方法,但各种学习方法大致相同,我们在这里介绍Sklearn通用学习模式。from sklearn import datasets #引入数据集,sklearn包含众多数据集from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighborsfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors
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  • sklearn系列之----开山篇

    基础的教学视频可以观看Andrew NG的机器学习公开课; 在python包上,做基础的DL的最火的可能就是scikit-learn,也就是sklearn,我准备对这个包写一个系列的教程,此次作为这系列教程的开山篇安装sklearn官网是这样说的: Scikit-learn requires: Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9).如果这些依赖你都安装好了,可以使用:pip install -U scikit-learn安装完sklearn之后,可以测试下,也就是import一下:>> import sklearn或者:>> pipsklearn资源(1)官网 sklearn官网 (2)源码git地址 Github地址 (3)官网教程 Tutorial 这篇就先到这,下次继续啦。
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  • sklearn 快速入门教程

    获取数据 1.1 导入sklearn数据集  sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论知识的理解和把握^-^)首先呢,要想使用sklearn中的数据集,必须导入datasets模块:from sklearn import datasets 下图中包含了大部分sklearn中数据集,调用方式也在图中给出,下面我们来看一下sklearn中有哪些平时我们常用的函数:from sklearn import preprocessing 2.1 数据归一化  为了使得训练数据的标准化规则与测试数据的标准化规则同步sklearn为所有模型提供了非常相似的接口,这样使得我们可以更加快速的熟悉所有模型的用法。6.2 sklearn自带方法joblib?
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  • sklearn的kmeans测试

    usrbinpython3.4# -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansfromsklearn import metrics # sklearn官方文档# http:scikit-learn.orgstablemodulesgeneratedsklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeansdef calckmean(array, karr): # array是一个二维数组 # X = X = , , , , , , , , , , , , ,
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  • 缩放数组(sklearn) - python

    我想使用sklearn的MinMaxScaler。Xnorm = Xmax-X Xmax-Xmin 我的尝试:我想对数组中的第一个和第三个值进行标准化,对于数组中的第二个值,我想从上面的公式得到反标准化 X = np.array(, , ]) from sklearn
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  • 使用sklearn做特征工程

    通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面:  特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大!  本文中使用sklearn中的IRIS(鸢尾花)数据集来对特征处理功能进行说明。我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理,可以覆盖以上问题的解决方案。2.1 无量纲化  无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码如下:1 from sklearn.feature_selection import RFE 2 from sklearn.linear_model
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  • 使用sklearn做特征工程

    特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大!  本文中使用sklearn中的IRIS(鸢尾花)数据集来对特征处理功能进行说明。我们使用sklearn中的preproccessing库来进行数据预处理,可以覆盖以上问题的解决方案。2.1 无量纲化  无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。1 from sklearn.feature_selection import RFE 2 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 3 4
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  • 动手实践Scikit-learn(sklearn)

    在今天的版本中,我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。在这个博客中,我们将了解如何从动手角度使用这个库,我也将博客放在分段部分,这将帮助我们以更全面的格式学习sklearn,这将有助于你甚至记住。image.png使用sklearn库之前需要先决条件该库基于SciPy(Scientific Python)构建,必须先安装才能使用scikit-learn。import LinearRegression>>> lr = LinearRegression(normalize=True)支持向量机(SVM)>>> from sklearn.svm import(PCA)>>> from sklearn.decomposition import PCA>>> pca = PCA(n_components=0.95)K均值>>> from sklearn.cluster
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  • sklearn 如何计算 TFIDF

    署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons) 文中代码见 GitHub Gist 或者使用 nbviewer 查看本文同步发表在sklearn,这次是替换为 N−ntN-n_tN−nt​idf(t,D)=log⁡N−ntnttext{idf}(t, D) = logdfrac{N-n_t}{n_t}idf(t,D)=lognt​N−nt​​sklearn中如何计算sklearn 中计算 tfidf 的函数是 TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer,严格来说后者 = CountVectorizer + TfidfTransformer以第一个词 一直 为例,来计算其 tfidf 值,按照上述 sklearn 的默认参数。使用 sklearn 计算代码如下: 默认情况下 sklearn 会莫名其妙地去除掉一些停用词,即使 stop_words=None,详细讨论参见 CountVectorizer can’t remain
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  • 使用sklearn进行数据挖掘

    使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在使用sklearn做特征工程中,我们最后留下了一些疑问:特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform,fit显然,这不是巧合,这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时,不妨从一个基本的数据挖掘场景入手:?  我们使用sklearn进行虚线框内的工作(sklearn也可以进行文本特征提取)。特征无监督Y区间缩放sklearn.preprocessingNormalizer特征无信息N归一化sklearn.preprocessingBinarizer特征无信息N定量特征二值化sklearn.preprocessingOneHotEncodersklearn.feature_selection import SelectKBest 8 from sklearn.feature_selection import chi2 9 from sklearn.decomposition
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  • Sklearn库中的数据集

    一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库,一般简称为sklearn,目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。二、Sklearn数据集种类sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_svmlightlibsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)从买了data.org在线下载获取的数据集:sklearn.datasets.fetch_mldata(...)三、Sklearn数据集1.有关数据集的工具类clearn_data_home清空指定目录get_data_home 获取sklearn数据根目录load_files 加载类目数据dump_svmlight_file 转化文件格式为svmlightlibsvmload_svmlight_file
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  • sklearn调包侠之无敌小抄

    本教程参考《Python机器学习及实战》、《scikit-learn机器学习》和sklearn的官方文档,详细讲解如何使用sklearn实现机器学习算法。首先,依旧讲讲写本系列教程的原因:第一,相比于直接编写各种算法,sklearn简单容易上手;第二,参考书籍有些部分讲解不细致,sklearn版本的更新,官方文档虽然齐全,但是是英文等等,希望通过编写这个教程小抄),之后你的任督二脉将会打开,在sklearn调包的路上所向披靡。数据导入sklearn支持的数据格式有numpy数组和pandas的DataFrame格式,当然,sklearn也提供了一些数据集,通过下面代码可以导入数据集(具体数据集见后文)。sklearn训练模型很简单,在具体实例中讲解。模型测试针对不同类模型,模型的评价指标都不同,具体可看小抄和sklearn.metrics模块。在模型测试中,我们常常使用交叉验证的方法。
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