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导入所需要的库import numpy as npimport pandas as pdfrom matplotlib import font_manager as fm, rcParamsimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_split # 用于分割数据集将sklearn中的da
最近更博客的频率基本是一周一更了，然后最近的博客也基本会是跟大家分享一些数据分析相关的案例（哈哈哈，就当练练“手感”了）。目前我的博客也已经记录下了很多数据分析相关的案例，也基本都放在了我的数据分析专栏，学习数据分析的朋友可以多看看哦。......
sklearn内置了一些机器学习的数据集，其中包括iris（鸢尾花）数据集、乳腺癌数据集、波士顿房价数据集、糖尿病数据集、手写数字数据集、体能训练数据集和酒质量数据集。
一.描述使用包括交叉验证在内的各种评估工具，如模型选择子模块model_selection中的cross_val_score和GridSearchCV等交叉验证的原理最常用的是K折交叉验证，就是将样本等分为k份，每次用其中的k-1份作训练集，剩余1份作测试集，训练k次，返回每次的验证结果。二.描述from sklearn.datasets import load_wineX, y = load_w
kfold函数与cross_val_score函数
coef_和intercept_都是模型参数，即为w。intercept_为w0。coef_为w1到w4。
本实验介绍了使用Python进行机器学习的一些基本概念。 在本案例中，将使用K-Nearest Neighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类，并测量花的特征。本案例目的：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。关于数据集的具体介绍： 2.1.1 sklearn小数据集sklearn.datasets.
mmAction2安装1.1.1三级目录1.1.1三级目录
文章目录混淆矩阵precision、recall、F1 score、supportAUC和ROC曲线KS曲线PSI群体稳定性指标混淆矩阵对于二分类问题，用0和1表示两种类别。TP：真实为1且预测正确的样本个数FN：真实为1但预测错误的样本个数FP：真实为0但预测错误的样本个数TN：真实为0且预测正确的样本个数可以直接用sklearn库得到混淆矩阵，下面是之前数模写的代码（数据不在了，就只有运行结果
读取红酒数据集wine.xlsx，训练神经网络和决策树分类模型，并对比它们的性能。在参数调整的过程中，讨论隐藏层数量与模型性能之间的关系，并观察不同模型在处理相同数据时的表现差异。
利用sklearn内置的鸢尾花数据集为例，使用KNN算法进行鸢尾花的品种分类，其中包含了数据集获取，数据集分析，测试数据和训练数据切分，网格搜索最佳超参数等代码实现用例
Python数据集可视化：抽取数据集的两个特征进行二维可视化、主成分分析PCA对数据集降维进行三维可视化（更好地理解维度之间的相互作用）目录Python数据集可视化：抽取数据集的两个特征进行二维可视化、主成分分析PCA对数据集降维进行三维可视化（更好地理解维度之间的相互作用）#抽取数据集的两个特征进行二维可视化#PCA对数据集降维进行三维可视化（更好地理解维度之间的相互作用）#抽取数据集的两个特征
利用scikit-learn库中提供的train_test_split()函数即可进行划分。import pandas as pddf = pd.read_csv('/kaggle/input/bluebook-for-bulldozers/TrainAndValid.csv', parse_dates=['saledate'], low_memory=False)from sklearn.mod
1. VirusTotal介绍从wiki参考4上，可以对VT（VirusTotal）有一个大致了解：VirusTotal.com是一个免费的病毒、蠕虫、木马和各种恶意软件分析服务，可以针对可疑文件和网址进行快速检测，最初由Hispasec维护VirusTotal.com曾在PC World杂志（美国版）的评选中，荣获2007年最优秀的100款产品之一的称号2012年9月7日 Google 已经收购
GridSearchCV是sklearn.model_selection提供的超参数优化工具，用于遍历所有可能的超参数组合，通过交叉验证选择最佳超参数。GridSearchCV遍历所有超参数组合，通过交叉验证选择最佳参数，适用于分类和回归任务。如果参数空间较大，可使用RandomizedSearchCV进行随机搜索。如果数据类别不均衡，应结合StratifiedKFold进行分层交叉验证。
1. 超参数（hyperparameter）在机器学习中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。不能直接从标准模型训练过程中的数据中学习，需要预先定义。可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定。一些示例：树的数量或树的深度矩阵分解中潜在因素的数量学习率深层神经网络隐藏层数k-means聚类中的簇数2. 网格搜索网格搜索法本质上
本文介绍了使用Scikit-learn中的GridSearchCV进行机器学习模型调优的方法。GridSearchCV通过交叉验证和网格搜索自动寻找最优超参数组合，确保模型性能从"能用"提升到"卓越"。文章详细解析了其核心功能、关键参数及结果获取方式，并以KNN算法和鸢尾花数据集为例演示了完整流程，包括数据预处理、参数网格定义、模型训练和评估。GridSea
本实验实现了利用python中所提供的sklearn库的数据实现简单的iris数据分析。
报错原因大概率是joblib库版本太高，将joblib降级即可解决。重启Jupyter即可。
使用 scikit-learn 库中的 Partial_Fit 函数来实现在线学习的步骤如下：首先，需要导入所需的库和模块。如：from sklearn.linear_model import SGDClassifier
本文提出了一种基于扩散模型的创意字体生成技术，通过潜空间编码与可控生成实现高效高质量的字体设计。技术路线包含四个阶段：字形编码（SVG转二值掩码）、潜空间注入（VAE编码）、风格控制（LoRA+GLIGEN）和细节修复（超分）。系统支持任意文案和风格组合，2K分辨率下单张生成仅需37秒（RTX4090），在电商、游戏等场景验证了商用价值。实验显示字形准确率达98.7%，风格一致性获84.1%人工评
sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林
是什么？这是一个基于scikit-learn库的神经网络模型的代码示例：from sklearn.neural_network import MLPClassifier# 创建模型对象mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,100,100), max_iter=500, alpha=0.0001,...
1、函数sklearn.model_selection.train_test_split(数据集[test_size测试集大小，train_size训练集大小,random_state整数——随机数种子，否则为随机数生成器]，stratify数组[分层采样的标记数组]或none)返回值：一个列表，依次给出一/多个数据集划分的结果：训练集、测试集。2、代码（1）未分层X=[[1,2,3,4],[11
感知器算法是一种用于二进制分类的监督学习算法，可以预测数字向量所表示的输入是否属于特定的类。在机器学习的术语中，分类被认为是监督学习的实例，即，其中可观测得到正确识别的训练集，可将之用于训练学习。在训练过程中，发现可能是因为由 make_classification 生成的数据集太理想，在学习率固定为 0.01 ，通过随机梯度下降进行 1个 epoch 的训练，即可得到非常好的效果，事实上，在 e
机器学习文本分类
决策树是一种用于分类和回归的监督学习方法。决策树目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。决策树优缺点决策树的一些优点是：易于理解和解释。树可以被可视化。需要很少的训练数据能处理数值和类别数据能够处理多输出问题决策树的一些缺点是：深度太深，很容易过拟合决策树可能不稳定决策树的预测结果不是连续的决策树节点分裂过程是贪心的sklearn 决策树APIDecision
noise=0.0hole=Falseint，默认值 = 100,是Swiss Roll 上的。, 默认值=0.0，是高斯噪声的标准偏差。int，RandomState 实例或 None，默认值 = 无，确定数据集创建的随机数生成。传递一个 int 用于跨多个函数调用的可重现输出。bool, 默认值=False。
一、特征选择是什么特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。主要方法（三大武器）：Filter（过滤式）：VarianceThresholdEmbedded（嵌入式）：正则化、决策树Wrapper（包裹式）这里我们我们主要过滤式,其余的后续再介绍二、特征降维的实
RandomForestClassifier的四个参数n_estimators、random_state、boostrap、oob_score；RandomForestRegressor
sklearn案例
第5章：模型评估与改进
一、管道方法简化工作流1.读入数据集：pd.read.csv("+地址“）2.将特征分配给NumPy阵列x,用LabelEncoder将对象分类标签转为整数。3.将数据分为训练集和测试集4.使用make_pipeline函数可以将包含任意多个scikit-learn转换器（支持fit和transform方法作为输入对象），后面接着实现fit以及predict方法的scik-learn评估器。二、
目录1.数据采集和标记2.特征选择3.数据清洗4.模型选择5.模型训练6.模型测试7.模型保存与加载8.实例（手写数字识别）1.数据采集和标记2.特征选择3.模型训练4.模型测试5.模型保存与加载6.上述sk-learn模型以及模型参数1.数据采集和标记先采集数据，再将数据进行标记作用：尽可能多的采集的不同的数据，防止出现偶然性，使得采集到的数据具有代表性，才能保证最终训练出来的模型的准确性。2.
一、什么朴素贝叶斯（基于概率进行预测的算法，用于分类）朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。具体来说：计算数据为某个标签的概率，并将其分类为概率值最大的标签。二、计算方法要求：输入是独立的。2.1 基本方法训练数据集：由P（X,Y)独立同
写在前面：很久没有更新博客，今年刚考上研究生，现在在校了，有很多时间研究技术了，接下来将会不断的写出更多高质量的文章，希望大家会喜欢，同时欢迎大家能给我提出宝贵意见。1. 性回归的定义线性回归：是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为：y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因
MNIST数据集由手写数字图片和数字标签0〜9组成的，它包含了70000个手写数字图像，其中60000个是训练数据，另外10000个是测试数据。每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。②划分测试和训练集（为了控制训练时间，缩减训练数据和测试数据分别为5000和1000）缺点：sklearn库中的MLP分类和回归只适用于处理小数据集。
机器学习之聚类——MeanShift算法和图像矢量量化
常用算法在Sklearn中的关键参数详解聚类算法K-Means算法基于Sklearn中的参数from sklearn.cluster import KMeansKMeans(n_clusters=8, init='k-means++',n_init=10,max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0,ran
原文链接：https://www.sohu.com/a/218687556_100007018https://www.dataquest.io/blog/learning-curves-machine-learning/学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学
定义：Scikit-Learn是一个基于Python的开源机器学习库，它建立在NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等库之上。功能：它涵盖了几乎所有主流机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。特点：API设计良好，接口简单，非常适合初学者上手。Scikit-Learn是一个功能强大、易于使用的机器学习库，适合初学者和高级用户。通过学习Scikit-Learn，您可以掌握机器
深度学习——神经网络之CNN卷积神经网络
深入探索K-最近邻居（KNN）算法的全面指南。从基本原理、优点到Python中的实际实现，本指南涵盖一切。无论您是渴望掌握这一概念的初学者还是寻求复习的经验丰富的专家，这篇文章都非常适合您。
特征工程1、特征提取：从文字，图像，声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。2、特征创造：把现有特征进行组合，或互相计算，得到新的特征。3、特征选择：从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。在做特征选择之前一定要先跟数据提供者交流，所以特征选择的第一步，其实是根据我们的目标，用业务常识来选择特征。特征工程的第一步是理解业务。当所遇到的情况和
raise InvalidParameterError(sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'feature_range' parameter of MinMaxScaler must be an instance of 'tuple'. Got [1, 3按照黑马程序员3天快速入门python学习中进行归一化处理更
物以类聚经典的无监督学习算法——K-Means聚类算法目录1. K-Means 定义2. K-Means 步骤1. K-Means 定义K-means聚类算法首先是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个样本与各个聚类中心之间的距离，把每个样本分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一次样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不
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