- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈程序员必看
sklearn库安装_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。
1.3K20编辑于 2022-11-08 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn linear regression_auto sklearn
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
40130编辑于 2022-11-08 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn 安装_sklearn安装太慢
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
4.1K40编辑于 2022-11-02 - 来自专栏机器学习
【Sklearn | 2】sklearn 高级教程
sklearn 提供了 Pipeline 类来简化这些步骤的管理，使代码更加简洁和模块化。 示例：管道的使用from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model # 导入必要的库from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeaturesfrom sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classiffrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifierfrom
38721编辑于 2024-07-17 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn cross validation_python sklearn
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
42910编辑于 2022-09-27 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn安装教程_sklearn库的使用
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
2.7K40编辑于 2022-11-02 - 来自专栏机器学习
【sklearn | 1】sklearn 基础教程
本文将详细介绍sklearn 的基本使用方法和功能。安装 scikit-learn在使用 sklearn 之前，首先需要安装它。 数据集sklearn 自带了一些常用的数据集，例如波士顿房价数据集、鸢尾花数据集、手写数字数据集等。可以通过 sklearn.datasets 模块来加载这些数据集。 sklearn 提供了 sklearn.preprocessing 模块来进行这些操作。标准化标准化可以使数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。 sklearn 提供了 joblib 模块来实现模型的保存和加载。 sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics
53721编辑于 2024-07-17 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn KFold()
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
77330编辑于 2022-07-22 - 来自专栏Python爬虫与算法进阶
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 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。
66321发布于 2018-11-30 - 来自专栏网络收集
Sklearn的安装
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
1.5K20编辑于 2022-02-13 - 来自专栏杨熹的专栏
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. 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
94480发布于 2018-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn库的学习
网上有很多关于sklearn的学习教程，大部分都是简单的讲清楚某一个方面。 （授人以鱼不如授人以渔）（本文很多都是从实践的角度出发，也仅仅只代表我个人的认识） 本篇文章主要从两个方面出发：1，介绍sklearn官方文档的类容和结构；2，从机器学习重要步骤出发讲清楚sklearn 我们将会在sklearn中看到下图各个模块到底是什么，怎么用。 二、机器学习主要步骤中sklearn应用 1，数据集：面对自己的任务肯定有自己的数据集，但是对于学习来说，sklearn提供了一些数据，主要有两部分：现在网上一些常用的数据集，可以通过方法加载；另一种 sklearn可以生成数据，可以生成你设定的数据。
50070编辑于 2022-11-02 - 来自专栏小鹏的专栏
sklearn查看数据分布
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
1.8K100发布于 2018-01-09 - 来自专栏人工智能头条
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, 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
91430发布于 2019-11-18 - 来自专栏张俊红
Sklearn参数详解—GBDT
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
1.7K40发布于 2018-07-30 - 来自专栏全栈程序员必看
Sklearn库计算TFIDF
Sklearn库计算TFIDF 贴代码 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer # 定义函数
48520编辑于 2022-11-07 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
sklearn做特征选择
SelectFromModel 以下是使用例子，基于L1正则化的特征提取： from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection
66020发布于 2020-10-16 - 来自专栏python前行者
sklearn-preprocessing使用
使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。 from sklearn import preprocessing import numpy as np # 创建一组特征数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 x = np.array([[1 from sklearn import preprocessing import numpy as np # 创建一组特征数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 x = np.array([[1 请看： import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer imp = Imputer(missing_values='NaN', FunctionTransformer 可以实现这个功能 import numpy as np from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
1.9K52发布于 2019-03-25 - 来自专栏小小程序员——DATA
sklearn 逻辑回归Demo
采用梯度下降算法求θ的最小值： θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 代入梯度： θ_j≔θ_j−α∑_{i=1}^m(h_θ (x^{(i)} )−y^{(i)} ) x_j^i sklearn 代码 导入库 ## 基础函数库 import numpy as np ## 导入画图库 import matplotlib.pyplot as plt ## 导入逻辑回归模型函数 from sklearn.linear_model
37710编辑于 2023-12-25 - 来自专栏Small Code
sklearn 如何计算 TFIDF
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 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 "老旧管风琴在角落", "一直一直一直伴奏", ] documents = [" ".join(jieba.cut(item)) for item in documents] # 默认情况下 sklearn
2.2K30发布于 2019-08-14
腾讯云开发者
