用 sklearn 解决高尔夫预测问题 还是回到我们上一篇文章中的根据天气预测是否打高尔夫球的问题： # -*- coding: UTF-8 -*- # {{{ import numpy from sklearn.tree...特征序列化 — sklearn.preprocessing.LabelEncoder 因为 sklearn 只能进行数值型运算，不能处理我们的字符串样本和结果，所以上面的代码中我们简单地进行了样本与数值的映射...事实上，sklearn 也提供了序列化工具 — sklearn.preprocessing.LabelEncoder： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated.../sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html。...实例 下面，我们基于 sklearn.preprocessing.LabelEncoder 来对样本进行序列化工作： # -*- coding: UTF-8 -*- # {{{ import pandas
关于我 作者博客|文章首发 golang对json序列化和反序列化的操作实在是难受，所以说用习惯了高级语言特性，再转到这些偏原生的写法上就会很难受。 不多BB，开始记录。...序列化库的选择 当写个小demo或者做个小工具，没有大规模使用场景，那使用哪个库都是一样的，因为性能的体现并不会很明显。...但是如果是在实际项目中使用，且伴随着高并发，大容量等场景，我还是推荐使用json-iterator。...= nil { fmt.Println("生成json字 } fmt.Println(string(jsonStu)) 反序列化 结构体 struct str := "{\"Name\":\"张三丰...= nil { fmt.Printf("unmarshal err=%v\n", err) } 结构体数组 俩种方式，一种直接反序列化成 结构体数组，另一种反序列化为 slice，内容为map[string
分类模型的评估 回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE，R方得分等指标，在分类模型中，我们主要应用的是准确率这个评估指标，除此之外，常用的二分类模型的模型评估指标还有召回率（Recall）、F1指标...在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...80% 在分类模型中可以定义 Actual condition positive（P）：样本中阳性样本总数，一般也就是真实标签为1的样本总数； Actual condition negative（N）：...，B模型判别50条样本为1类50条样本为0类，并且成功识别唯一的一个1类样本，C模型判别20条样本为1类、80条样本为0类，同样成功识别了唯一的一个1类样本，则各模型的准确率和召回率如下： 不难发现，在偏态数据中...当然，除了F1-Score以外我们还可以取Recall和Precision的均值(balanced accuracy，简称BA)来作为模型评估指标 sklearn 中的指标计算 from sklearn.metrics
本文将介绍sklearn库的基本概念和常用功能，并利用示例代码演示如何使用sklearn进行机器学习模型的训练和评估。安装sklearn在开始之前，首先需要安装sklearn库。...可以使用以下命令在命令行中安装sklearn：bashCopy codepip install -U scikit-learn确保已经安装了NumPy、SciPy和matplotlib等依赖库，如果没有安装...加载数据集在sklearn中，许多常用的数据集都可以直接从库中加载。...在本示例中，我们使用支持向量机（Support Vector Machine）算法，构建一个分类模型：pythonCopy codefrom sklearn.svm import SVCmodel =...相对于sklearn中的决策树算法，XGBoost在精度和性能上有所提升。LightGBM：LightGBM是另一个梯度提升树的机器学习库，它具有高效的训练和预测速度，适用于大规模数据集。
PHP 序列化方法 我们知道数据库只能存储数字，文本和日期这些类型的数据，那么将数组和对象直接存储到数据库最好的方法是序列化，PHP 提供了 serialize() 函数将数组或者对象转成序列化字符串：...:{i:0;s:5:"apple";i:1;s:6:"banana";i:2;s:6:"orange";} 但是 PHP 默认的 serialize() 和 unserialize() 函数有个问题，在序列化的时候...，不会判断是否已经序列化过了，或者在序列化数组恢复成数组的时候，也不会判断这是不是序列化数组。...但是: maybe_serialize() 在进行序列化的时候，如果要序列化的数组或对象已经被序列化过了，就不会再次进行序列化，直接返回已经序列化的字符串。...)：检查已经序列化的 data 是否为字符类型。
KNN介绍 基础原理没什么介绍的，可以参考我的KNN原理和实现，里面介绍了KNN的原理同时使用KNN来进行mnist分类 KNN in sklearn sklearn是这么说KNN的： The principle...接口介绍 sklearn.neighbors 主要有两个： KNeighborsClassifier（RadiusNeighborsClassifier) kNeighborsRegressor (RadiusNeighborsRefressor...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn...例子 同样是官网的例子 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors np.random.seed
我们将在 Google Colab 中对其进行测试。因为我们只需要很少的磁盘空间但是需要大内存 GPU (15GB)，而Colab 正好可以提供我们的需求。...NV的显卡是唯一支持CUDA的显卡，Rapids只支持谷歌Colab中基于P4、P100、T4或V100的gpu，在分配到GPU后我们执行以下命令确认: !...模型在GPU内存中的训练可能因其类型而异。我们将使用基于gpu的cuML来测试简单的建模，并将其性能与Sklearn进行比较。...这里训练sklearn模型需要16.2秒，但是训练基于gpu的cuML模型只需要342毫秒!...总结 Pandas和sklearn这两个是我们最常用的基本库，Rapids将Pandas和sklearn的功能完整的平移到了GPU之上，这对我们来说是非常有帮助的，如果你对这两个库感兴趣可以参考他官方的文档试一试吧
特征缩放 特征缩放是一种在固定范围内对数据中存在的独立特征进行标准化的技术。...(data) 标准化与规范化的区别 在规范化中只更改数据的范围，而在标准化中会更改数据分布的形状。...哑变量陷阱 哑变量陷阱是指一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量，在模型中引入m-1个虚拟变量。否则如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(y_train) le.classes_ 目标指导的序列化编码...如下表所示 在序数类别中，我们可以应用这项技术，因为我们最后输出的结果包含了顺序的信息。 平均数编码（MEAN ENCODING） 在这种方法将根据输出将类别转换为其平均值。
一.数值型类别变量 #简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder...() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array，这恰恰跟 OneHotEncoder...---- 另一种解决方案 其实如果我们跳出 scikit-learn， 在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于...get_dummies千般好，万般好，但毕竟不是 sklearn 里的transformer类型，所以得到的结果得手动输入到 sklearn 里的相应模块，也无法像 sklearn 的transformer...一样可以输入到pipeline中 进行流程化地机器学习过程。
在Python中，如果你想防止某些字段被pickle序列化，可以使用__reduce__()方法来自定义pickle行为。...1、问题背景在使用 Python 的 Pickle 模块对对象进行序列化时，我们有时希望排除某些字段，以防止其被序列化。这可能是由于这些字段包含敏感信息，或者只是因为它们是临时变量，不应被持久化。...在 __getstate__ 方法中，我们可以使用这个变量来过滤掉不需要序列化的字段。..._blacklist}使用命名约定为了避免在每个类中都指定 _blacklist 变量，我们可以使用命名约定来标记哪些字段不应被序列化。...在这个函数中，我们只传递了non_sensitive_data字段，而忽略了self.sensitive_data字段，从而防止了敏感数据被pickle序列化。
这几天在学习ExtJs + Wcf的过程中，发现一个问题，如果Class中有成员的类型为DateTime，即使我们正常标识了[DataMember]，序列化成JSON时，会生成一种特有的格式: ..
= LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y) Step 5：划分训练集和测试集 from sklearn.cross_validation...对于标准化变量，每种情况下的值在标准化变量上的值都表明它与原始变量的均值（或原始变量的标准偏差）的差值。...在一个简单的示例中，将图像的灰度从0-255光谱转换为0-1光谱就是二值化。...Mean Removal 去均值法是将均值从每一列或特征中移除，使其以零为中心的过程。...fit >>> from sklearn.preprocessing import LabelEncoder >>> label_encoder=LabelEncoder() >>> input_classes
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_ svmlight.../libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)...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
0.打开jupyter 在桌面新建文件夹命名为基于TfidfVectorizer的文档分类，如下图所示: ?...image.png 在PowerShell中输入命令并运行：jupyter notebook ?...判断分词是否为停顿词，如果不为停顿词，则添加进变量cutWords中。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import pandas as pd train_df = pd.read_csv('sohu_train.txt...最后在测试集上的f1-score指标为0.8990，总体来说这个分类模型较优秀，能够投入实际应用。
关于交叉验证,我在之前的文章中已经进行了简单的介绍,而现在我们则通过几个更加详尽的例子.详细的介绍 CV %matplotlib inline import numpy as np from sklearn.model_selection...中的管道机制)变得更加契合 from sklearn import preprocessing from sklearn.pipeline import make_pipeline clf_pipline...中的CV还有cross_val_predict可用于预测,下面则是Sklearn中一个关于使用该方法进行可视化预测错误的案例 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection...,而RepeatedStratifiedKFold 可用于在每次重复中用不同的随机化重复分层 K-Fold n 次。...至此基本的KFlod在Sklearn中都实现了 注意 i.i.d 数据是机器学习理论中的一个常见假设，在实践中很少成立。
1、LabelEncoder 简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le =...- 随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。...test_y['label'] . 4、pipeline 本节参考与文章：用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集 pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理，可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用...（是 Estimator） 调用 Pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer 或 Estimator。...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
通过sklearn 实现babel 编码，之后进行xgboost预测。...LabelEncoder() 更多编码操作可以参考：链接直通车 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection...import LabelEncoder 包初始化 gle = LabelEncoder() 建立映射 terminal_type= gle.fit_transform(data1[‘terminal_type...()：标准化标签，将标签值统一转换成range(标签值个数-1)范围内 以数字标签为例： In [1]: from sklearn import preprocessing ...: le = preprocessing.LabelEncoder...[4]: le.inverse_transform([0, 0, 2, 3, 1]) Out[4]: array([1, 1, 3, 6, 2]) 非数字型标签值标准化： In [5]: from sklearn
---- Step 1：导入库 练习中，这两个重要的库每次都要导入。Numpy包含数学函数，Pandas用于导入和管理数据集。...csv文件中，表格数据使用文本格式保存。每行为一条记录。我们使用read_csv方法读取csv文件保存到dataframe中，然后从dataframe中分离出矩阵和向量。...例子中的Yes和No由于不是数字，不能参加数字运算，所以我们需要将其转为数字。我们导入LabelEncoder库，实现这个转换。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder labelencoder_X = LabelEncoder() X[:,0]...在距离计算时，高数量级特征比低数量级特征有更高的权重。我们用特征标准化或Z分布解决这个问题。
对于数据预处理而言，Pandas 和 Numpy 基本是必需的 在导入库时，如果库名较长，最好能赋予其缩写形式，以便在之后的使用中可以使用简写。...，此时可以使用 scikit-learn 预处理模型中的 imputer 类来填充缺失项 from sklearn.preprocessing import Imputer imputer = Imputer...此时我们可以使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder print...(y) labelencoder = LabelEncoder() y = labelencoder.fit_transform(y) print(y) 编码结果 image.png 训练集与测试集的划分...80/20 进行划分，其中 80% 的数据用作训练，20% 的数据用作测试，由 test_size = 0.2 指明，random_state 指定是否随机划分 特征缩放 当我们的数据跨度很大的话或者在某些情况下
1 -> 序列化与反序列化概念 序列化是指将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，通常涉及将数据结构或对象转换成字节流或字符串格式。...反序列化则是序列化的逆过程，即将序列化后的数据转换回原始的数据结构或对象。...2 -> 序列化与反序列化作用和应用场景 序列化和反序列化在软件开发中发挥着重要作用，尤其是在数据持久化、网络通信、分布式系统、远程方法调用(RMI)、Web服务、消息队列、移动应用、云服务和微服务架构等领域...它们使得数据可以在不同的系统、不同时刻之间进行有效的存储和传输。...3 -> 手写序列化与反序列化 #pragma once #include #include #include /
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