一、变量的定义 在python中定义变量很简单，只要一个赋值语句就可以了比如： a = 10 这里就成功定义一个变量了，这里的a是变量名，=号是赋值，10是变量的值。...这里要特别注意的是使用=号把10 赋值给a，这个顺序不能错乱。 二、变量的分类 上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型的变量属于整数类型，但是仅仅一个整数类型的变量还无法满足我们的需求。...下面就是python的常见变量类型。...基础课程中主要接触的变量类型就是上面的四种，后面还会学习到一些复杂的类型，比如字典，列表，集合等都可以归结为变量的一种类型。...这里要强调一下，变量只是一种概念，大家不要局限思想，换句话说只要一个值被=号赋值给一个变量名的语句都可以叫做变量，因为python属于弱类型语言，在定义变量的时候不指定类型，不想其他语言，定义一个整形变量需要加一个前缀
p=9326 在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。 导入 因此，首先我们进行一些导入。...拟合决策树 现在，我们可以使用 上面导入的DecisionTreeClassifier拟合决策树，如下所示： 我们使用简单的索引从数据框中提取X和y数据。...开始时导入的决策树用两个参数初始化：min_samples_split = 20需要一个节点中的20个样本才能拆分，并且 random_state = 99进行种子随机数生成器。...该功能需要 特征X， 目标y， （决策树）分类器clf， 尝试参数字典的param_grid 交叉验证cv的倍数，默认为5。...与网格搜索类似，参数为： 功能X 目标y （决策树）分类器clf 交叉验证cv的倍数，默认为5 n_iter_search的随机参数设置数目，默认为20。 好的，我们已经定义了所有函数。
机器学习中决策树的概念是相同的。 我们想要构建一个具有一组层次的决策树，并给出最终结果，比如说分类或回归预测。 将选择决策使得树尽可能小，同时旨在实现高的分类和回归准确性。...引言 从高层次来看，创建决策树需要经过4个主要步骤： 从训练数据集开始，该数据集应具有一些特征变量，分类或回归输出。...其中pk是特定预测节点中分类k的训练实例的比例。 理想情况下，节点的错误值应为零，这意味着每个拆分在100％的时间内输出单个分类。...Scikit Learn实例 很容易在Scikit Learn中使用内置的分类和回归决策树的类！ 首先加载数据集并初始化我们的决策树以进行分类。 ?...下面我们将根据功能名称为节点着色，并显示每个节点的类和功能信息。 ? ? 你可以在Scikit Learn中为决策树模型设置几个参数。
本文为 scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记 相关知识：《统计学习方法》决策树（Decision Tree，DT） 1....特征选择标准 信息增益，得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度。...数据前3列为广告图片的宽高、长宽比，余下特征为文字变量出现频率的编码特征 最后一列为标签列，是否为广告 2.1 数量处理 分离标签 y = df[len(df.columns)-1] y 0...精准率和召回率都还不错。...决策树优缺点 优点： 不要求对数据进行标准化 可以进行多元分类而无需使用OvO，OvA等策略 缺点： 更容易过拟合，需要剪枝（设置树的最大深度、节点实例数量超过阈值才建立子节点） 本质上是贪心算法，不保证全局最优
1 逻辑回归和决策树分类比较 昨天的推送机器学习：对决策树剪枝，分析了决策树需要剪枝，今天再就这个话题，借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后，该如何解决的问题。...从结果中可以看出，逻辑回归的分类效果是不错的，那么我们尝试用决策树分类这个数据集，看看效果是怎么样的。 ?...因此在做决策树回归时，和分类一样，也要考虑过拟合的问题，如果发生过拟合，一般通过调整决策树的超参数来降低过拟合。...好了，这三天笔记了决策树的一些基本理论：特征选取方法，如何防止过拟合的发生，以及sklearn中的API直接调用模拟了决策树的分类和回归。...接下来，是否准备自己手动编写一个决策树分类器和回归器，进一步加深对决策树CART算法的理解。
p=23848 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。...在这篇文章中，我们将学习Python中决策树的实现，使用scikit learn包。...这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima\[feature\] # 特征 y = pima.label # 目标变量 3. 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...使用scikit learn进行决策树分析 # 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier() 5. 估计分类器预测结果的准确程度。
机器学习中的决策树的概念和上面的思想是相同的，需要构建一个具有一组分层决策的树，最终给出决策结果，即分类或回归预测。尽可能使得决策树尺寸较小，同时要实现高分类/回归准确性。...归纳|Induction 从高层次来看，决策树归纳需要经过4个主要步骤： 训练数据集应具有一些特征变量、分类或回归输出； 确定数据集中的“最佳特征”以分割数据； 将数据拆分为包含此最佳特征的可能值的子集...对于步骤2，通常使用贪婪算法来选择要使用的特征和特定分割，以最小化代价函数。构建决策树时执行的拆分相当于划分特征空间。我们将迭代地尝试不同的分割点，最后选择成本最低的分割点。...实例实践 使用Scikit Lear中内置的函数来实现分类和回归的决策树是非常容易的。首先加载数据集并初始化决策树以进行分类。...Scikit learn的可视化工具是可视化和理解决策树的绝佳选择； 需要准备很少的数据：许多机器学习模型可能需要大量的数据预处理，例如归一化，并且可能需要复杂的正则化方案。
决策树分析可以帮助解决分类和回归问题 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。...在这篇文章中，我们将学习Python中决策树的实现，使用scikit learn包。...这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima[feature] # 特征 y = pima.label # 目标变量 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...使用scikit learn进行决策树分析 # 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier() 估计分类器预测结果的准确程度。
决策树分析可以帮助解决分类和回归问题 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。...这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...=None, names=col_names) 让我们看看这个数据集的前几行是什么样子的 pima.head() 在加载数据后，我们了解结构和变量，确定目标变量和特征变量（分别为因变量和自变量）。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima[feature] # 特征 y = pima.label # 目标变量 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...---- R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 01 02 03 04 使用scikit learn进行决策树分析 # 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier
目标是把数据点划分到各自所属的类 我们的数据只有两个特征（预测变量），x1和x2，共有6个数据点（样本），被分为2个不同的标签。...如果返回到之前决策树的图像并将最大深度限制为2（仅进行一次拆分），则分类不再100％正确。我们减少了决策树的方差，但代价是增加了偏差。...用于拆分节点的随机特征子集 随机森林中的另一个主要概念是，只考虑所有特征的一个子集来拆分每个决策树中的每个节点。...特征重要性（Feature Importances） 随机森林中的特征重要性表示在该特征上拆分的所有节点的基尼不纯度减少的总和。我们可以使用它来尝试找出随机森林认为最重要的预测变量。...具有低偏差和高方差的特征，这会导致过拟合训练数据。 基尼不纯度：决策树在拆分每个节点时尝试最小化的度量。表示根据节点中的样本分布对随机选择的样本分类错误的概率。
命名实体识别和分类（NERC）是识别名称等信息单元的过程（包括人员，组织和位置名称），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱和百分比表达式等数值表达式。...今天，我们更进一步，使用Scikit-Learn的一些库训练NER的机器学习模型。让我们开始吧！ 数据 数据是IOB和POS标签注释的特征设计语料库（底部链接给出）。我们可以快速浏览前几行数据。 ?...以下代码使用DictVectorizer将文本转换为向量，然后拆分为训练和测试集。...上述分类器均未产生令人满意的结果。显然，使用常规分类器对命名实体进行分类并不容易。...我们的分类器学到了什么？
二、如何使用分类模型 分类问题是指模型学习输入特征和输出标签之间的映射关系，然后对新的输入预测标签。...虽然我们用的是LogisticRegression（逻辑回归）分类模型解决问题，但scikit-learn中的其它分类模型同样适用。...2、概率预测 另一种分类模型是预测数据实例属于每个类别的概率，如果有2个类别（0，1），则预测输出值为0的概率和1概率。...三、如何使用回归模型 回归预测和分类预测一样，都是一种监督学习。通过训练给定的示例即训练集，模型学习到输入特征和输出值之间的映射关系，如输出值为0.1，0.4，0.8.........库中的分类模型和回归模型做了预测，并解释了这两种预测模型的区别，你也可以探索其它相关函数并实现文中的案例。
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。...这样容易造成显存浪费，而且长期一个GPU干活一个GPU围观的情况也容易把其中一个GPU搞坏。 为了解决这个问题，可以尝试更细致的模型拆分。...更细致的拆分 我们可以把resnet50的backbone部分也拆分到两个GPU上： class face_model(torch.nn.Module): def __init__(self,num_classes...6305MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ 显存和负载都显得很不均衡
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...## cp全称为complexity parameter，指某个点的复杂度，对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度 ct 的数据集 ## na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。 ...=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较
2.3 决策树 决策树（Decision Tree）是一种常用的监督学习算法，可以用于回归和分类任务。决策树模型通过学习数据中的决策规则，将数据分割成不同的分支和叶子节点，从而实现预测目标变量的目的。...2.3.5 代码实现 以下是使用Python和Scikit-learn库实现决策树分类器的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。 模型创建：创建决策树分类器，并设置纯净度指标为基尼指数，最大深度为4。 模型训练：使用训练集数据训练模型。...模型预测：使用测试集数据进行预测，并计算模型的准确率。 决策树可视化：使用Matplotlib和Scikit-learn中的plot_tree函数可视化决策树结构。...数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。 模型训练和预测：创建并训练高斯朴素贝叶斯分类器，对测试集进行预测。 评估模型：计算并输出混淆矩阵、分类报告、ROC曲线和AUC。
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...## cp全称为complexity parameter，指某个点的复杂度，对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度 ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20..., cp=0.1) ## kyphosis是rpart这个包自带的数据集 ## na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。 ...=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较
() 监督机器学习 线性回归的极简示例 回归示例 分类示例 其他验证功能 结论 监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。...当您评估模型的预测性能时，过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。...数据拆分的重要性 有监督的机器学习是关于创建将给定输入（自变量或预测变量）精确映射到给定输出（因变量或响应）的模型。 您如何衡量模型的精度取决于您要解决的问题的类型。...在某些情况下，分层拆分是可取的，例如当您对不平衡数据集进行分类时，属于不同类别的样本数量存在显着差异的数据集。...回归示例 现在您已准备好拆分更大的数据集来解决回归问题。您将使用著名的波士顿房价数据集，该数据集包含在sklearn. 该数据集有 506 个样本、13 个输入变量和作为输出的房屋价值。
1.数据集 Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。...2.决策树分类代码 第1-3行代码导入库；第5-7行代码获取样本的特征x和分类结果y； 第9行代码划分训练集和测试集，比如关键字参数test_size=0.3表示测试集占总比例30%，如下图所示： ?...image.png 第11-14行代码是模型训练，第11行实例化DecisionTreeClassifier对象赋值给变量dt_model，第12行将训练集的特征和分类结果交给模型进行训练，使用的是DecisionTreeClassifier...第14行使用DecisionTreeClassifier对象的score方法对测试结果评分，需要填入2个参数：第1个参数是测试集的特征test_x，第2个参数是测试集的分类结果test_y。...最后3行代码打印预测结果，通过观察类别实际值test_y和类别预测值predict_y可以知道每个样本的预测情况。
表的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表 20191028234705.png 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表...； 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中； 经常组合查询的列放在一张表中； 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用join关键起来即可； 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分...水平拆分的一些技巧 1....into uid_temp values(null); 得到自增的 ID 后，又通过取模法进行分表插入； 注意，进行水平拆分后的表，字段的列和类型和原表应该是相同的，但是要记得去掉 auto_increment...——摘自《表的垂直拆分和水平拆分》
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