12 2019 档案

pandas-resample按时间聚合
摘要：import pandas as pd #如果需要的话,需将df中的date列转为datetime df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y%m%d") #将改好格式的date列,设置为df的index df.set_index('date',drop= 阅读全文
posted @ 2019-12-24 14:44 油闷大虾啊 阅读(1305) 评论(0) 推荐(0)
Sklearn调参之sklearn.model_selection.GridSearchCV
摘要：对估计器的指定参数值穷举搜索。寻找合适的参数，GRIDSCACHCV实现了一个“拟合”和“得分”方法。在所使用的估计器中实现了“预测”、“预测函数”、“决策函数”、“变换”和“逆变换”。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索来优化。 用法 sklearn.model_select 阅读全文
posted @ 2019-12-23 09:33 油闷大虾啊 阅读(1002) 评论(0) 推荐(0)
sklearn.metrics中的评估方法介绍（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix,classification_report）
摘要：accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normaliz 阅读全文
posted @ 2019-12-22 11:23 油闷大虾啊 阅读(1382) 评论(0) 推荐(0)
Pandas：透视表(pivotTab)和交叉表(crossTab)
摘要：import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一、透视表(pivotTab) 透视表就是将指定原有DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数(默认情况下式mean函数 阅读全文
posted @ 2019-12-22 08:54 油闷大虾啊 阅读(742) 评论(0) 推荐(0)
sklearn.model_selection.train_test_split 用法
摘要：sklearn.model_selection.train_test_split 用法在使用python做机械学习时候，为了制作训练数据（training samples）和测试数据（testing samples），常使用sklearn里面的sklearn.model_selection.trai 阅读全文
posted @ 2019-12-22 08:42 油闷大虾啊 阅读(1138) 评论(0) 推荐(0)
Python中的itertools.product
摘要：product(A, B)函数，返回A、B中的元素的笛卡尔积的元组。例如 >>> import itertools>>> itertools.product([1,2,3],[100,200])<itertools.product object at 0x7f3e6dd7bc80>>>> for i 阅读全文
posted @ 2019-12-18 22:18 油闷大虾啊 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)
支持向量机原理
摘要：最近在学习支持向量机相关的知识，发现一篇博客介绍的非常详细，包括支持向量机原理，核函数及公式推导，因此收藏。 https://blog.csdn.net/macyang/article/details/38782399 作者：July、pluskid ；致谢：白石、JerryLead出处：结构之法算 阅读全文
posted @ 2019-12-06 10:56 油闷大虾啊 阅读(901) 评论(0) 推荐(0)
模型评估与机器学习诊断法
摘要：一、如何改进一个机器学习算法假设你已经训练出一个机器学习算法，但是效果不太好，那么有以下几种改进方法：1、获得更多的训练数据2、选用更少的特征3、增加特征量4、增加高次项5、增大或减小正则化参数lambda的值很多人只是随机选择上述方法的一种，即浪费时间又没有效果。所以接下来会介绍模型的评估及机器学 阅读全文
posted @ 2019-12-01 19:02 油闷大虾啊 阅读(360) 评论(0) 推荐(0)