Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。...sklearn包含了很多机器学习的方式： Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维...Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据与处理 使用sklearn可以很方便地让我们实现一个机器学习算法。...一个复杂度算法的实现，使用sklearn可能只需要调用几行API即可。 所以学习sklearn，可以有效减少我们特定任务的实现周期。...Sklearn安装： 在安装sklearn之前，需要安装两个库，即numpy+mkl和scipy。 不要使用pip3直接进行安装，因为pip3默安装的是numpy，而不是numpy+mkl。
sklearn库的简介 sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。...sklearn库集成了一些常用的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。 ...sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的，因此在介绍sklearn的安装前，需要先安装这些依赖库。...Scipy库是sklearn库的基础，它是基于Numpy的一个集成了多种数学算法和函数的Python模块。它的不同子模块有不同的应用，如：积分、插值、优化和信号处理等。 ...（注意要先安装numpy再安装matplotlib库） sklearn库的安装 安装包的下载:下载链接 安装顺序 安装顺序如下： Numpy库 Scipy库 matplotlib库 sklearn库 依赖库之
K折交叉验证：sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None) 思路：将训练/测试数据集划分n_splits...None)：将数据集划分成训练集和测试集，返回索引生成器 通过一个不能均等划分的栗子，设置不同参数值，观察其结果 ①设置shuffle=False，运行两次，发现两次结果相同 In [1]: from sklearn.model_selection...7 10 11] , test_index: [8 9] train_index:[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] , test_index: [10 11] In [2]: from sklearn.model_selection..., test_index: [ 2 10] train_index:[ 0 1 2 3 6 7 8 9 10 11] , test_index: [4 5] In [4]: from sklearn.model_selection...] , test_index: [3 9] train_index:[ 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11] , test_index: [0 5] In [6]: from sklearn.model_selection
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具，是机器学习中的常用第三方模块。...因此，在安装sklearn之前，需要先安装其三个依赖库numpy+scipy+matplotlib，具体安装步骤如下： 1.进入官网下载相应的模块 安装地址如下https://www.lfd.uci.edu
n_folds=3, shuffle=False, random_state=None) n为总数 n_folds为分为多少个交叉验证集 shuffle为是否随机 random_state设置随机因子 from sklearn.cross_validation
最近实践过程中遇到需要KFold() 记录一下，以便日后查阅 KFold()在sklearn中属于model_slection模块 from sklearn.model_selection import...get_n_splits([X, y, groups]) 返回分的块数 2，split(X[,Y,groups]) 返回分类后数据集的index 例子： 1, get_n_splits() from sklearn.model_selection
sklearn实现决策树分类 鸢尾花数据绘制图像 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split...from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn...C4.5 决策树 C4.5决策树算法是ID3算法的改进版本，它使用信息增益率来选择划分特征。...决策树算法sklearn总结 在sklearn中，决策树算法主要通过DecisionTreeClassifier类实现。...from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree
C4.5算法 C4.5算法 C4.5 算法是 Ross 对ID3 算法的改进 用信息增益率来选择属性。...ID3选择属性用的是子树的信息增益而C4.5用的是信息增益率 在决策树构造过程中进行剪枝 对非离散数据也能处理 能够对不完整数据进行处理 信息增益比（C4.5） g_{R}(D, A)=\frac{g(...C4.5 采用的悲观剪枝方法，用递归的方式从低往上针对每一个非叶子节点，评估用一个最佳叶子节点去代替这课子树是否有益。如果剪枝后与剪枝前相比其错误率是保持或者下降，则这棵子树就可以被替换掉。...C4.5 通过训练数据集上的错误分类数量来估算未知样本上的错误率 后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树 C4.5算法的缺点 C4.5 用的是多又树，用二又树效率更高 C4.5 只能用于分类...C4.5 使用的焰模型拥有大量耗时的对数运算，连续值还有排序运算C4.5 在构造树的过程中，对数值属性值需要按照其大小进行排序，从中选择一个分割点，所以只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时
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 datasets 2from sklearn.model_selection import train_test_split...3from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 导入鸢尾花数据集 1iris = datasets.load_iris() 2iris_X =...1X_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。
于是乎，框架便是出现了，今天使用的是sklearn框架，是一个较为简单的机器学习框架。...简介如下 sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和...matplotlib 上 开源，可商业使用 – BSD许可证 组织构建[网站] Gitee Pages(国内): https://apachecn.gitee.io/sklearn-doc-zh 那么，...然后可以依次输入以下命令行检测是否成功安装sklearn。...; sklearn.show_versions()" 我的输出如下 System: python: 3.8.8 (default, Feb 24 2021, 15:54:32) [MSC v.1928
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....Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维...Sklearn 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_function from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation
C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。...C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。...从ID3算法中衍生出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。下图就是一棵典型的C4.5算法对数据集产生的决策树。...图2 在数据集上通过C4.5生成的决策树 2. 算法描述 C4.5并不一个算法，而是一组算法—C4.5，非剪枝C4.5和C4.5规则。...下图中的伪代码将给出C4.5的基本工作流程： ?
C4.5 信息增益比实现决策树 信息增益比 g_{R}(D, A)=\frac{g(D, A)}{H(D)} 其中， g(D,A) 是信息增益， H(D) 是数据集 D 的熵 代码实现 import numpy
决策树的应用 通过sklearn实现决策树分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets...import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree Step: 训练模型 ## 构造数据集 x_fearures = np.array([[...如果某个特征的特征值种类较小，则其内在信息值就越小 C4.5算法优缺点 优点：分类规则利于理解，准确率高 缺点 在构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，导致算法的低效 C4.5只适合于能够驻留内存的数据集...，当数据集非常大时，程序无法运行 无论是ID3还是C4.5最好在小数据集上使用，当特征取值很多时最好使用C4.5算法。...（C4.5），则说明优先选择该特征。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import...LabelEncoder from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit...StandardScaler().fit(train_data).transform(train_data) if standardize else train_data.values print X[0:1] from sklearn.decomposition...import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import...LabelEncoder from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
参数 class sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators...关于决策树参数看这里：Sklearn参数详解--决策树 loss:损失函数度量，有对数似然损失deviance和指数损失函数exponential两种，默认是deviance，即对数似然损失，如果使用指数损失函数
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,...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_irisfrom...from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()from sklearn.naive_bayes import GaussianNBgnb...CNB 的 sklearn 接口： class sklearn.naive_bayes.ComplementNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None,...案例: from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.tree
Sklearn库计算TFIDF 贴代码 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer # 定义函数
C4.5是ID3的进一步延伸，通过将连续属性离散化，去除了特征的限制。C4.5将训练树转换为一系列if-then的语法规则。可确定这些规则的准确性，从而决定哪些应该被采用。...C5.0较C4.5使用更小的内存，建立更小的决策规则，更加准确。 CART和C4.5很相似，但是它支持数值的目标变量（回归）且不产生决策规则。...算法 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets...from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier tree = DecisionTreeClassifier().fit(X, y) def visualize_classifier
---- 示例Python代码如下： from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import...tree from sklearn import preprocessing from sklearn.externals.six import StringIO # Read in the csv...基于信息论的决策树算法有ID3、CART和C4.5等算法，其中C4.5和CART两种算法从ID3算法中衍生而来。 ...C4.5是ID3的一个改进算法，继承了ID3算法的优点。...C4.5算法产生的分类规则易于理解、准确率较高；但效率低，因树构造过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序。也是因为必须多次数据集扫描，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集。 ? ?
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