摘要：
除了使用estimator的score函数简单粗略地评估模型的质量之外，在sklearn.metrics模块针对不同的问题类型提供了各种评估指标并且可以创建用户自定义的评估指标 metrics评估指标概述 sklearn.metrics中的评估指标有两类：以_score结尾的为某种得分，越大越好，以 阅读全文
posted @ 2021-09-19 20:17
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摘要：
Pipeline训练过程 第一级进行数据预处理，第二级完成数据降维，第三级实现分类、回归或聚类功能。 管道中除最后一个之外的所有estimators都必须是变换器（transformers），最后一个estimator可以是任意类型（transformer，classifier，regresser） 阅读全文
posted @ 2021-09-19 20:14
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其实这篇没啥内容，就是在熟悉一下代码$(_)$ 分类模型的训练——以决策树为例 导入相关的库 import numpy as np import pandas as pd %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from sklearn 阅读全文
posted @ 2021-09-19 20:10
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摘要：
选择特征有以下两方面依据： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。 根据特征选择的形式又可以 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:47
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摘要：
分类特征编码_独热编码 为了解决这个问题，我们可以使用一种叫做"one-of-K"或称做"one-hot"（独热）的编码方式。即两 个特征值来进行编码性别[1,0]表示"male"，而[0,1]表示"female"。通常使用"one-hot"方式编码后会 增加数据的维度和稀疏性。 from skle 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:44
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摘要：
归一化，标准化和正则化，二值化 概念和含义 数据归一化：将数据集中某一列数值特征的值缩放到0-1区间内 \[ z= \frac{X-min(X)}{max(X)-min(X)} \] 对不同特征维度进行伸缩变换，把有量纲表达式变为无量纲表达式； 改变原始数据的分布，使得各个特征维度对目标函数的影响权 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:29
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摘要：
API通用方法 类型 获取方式 自带的小数据集 sklearn.datasets.load_ 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_ 计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_ load系列 鸢尾花数据集： load_iris() 可用于分类 和 聚类 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:25
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机器学习任务的一般流程 本文以鸢尾花数据集为例，对机器学习人物的一般步骤进行了梳理 下面是baseline 数据的获取/导入 首先导入有关的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sk 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:18
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sklearn功能介绍 Introduction · sklearn 中文文档 (apachecn.org) sklearn的统一API estimator.fit(X_train,[y_train]) estimator.fit(X_train,[y_train]) estimator.predi 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:12
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摘要：
scikit基础与机器学习入门（1） 第一章仅对概念进行大略地描述，具体算法的具体原理后续再说 0-4 机器学习的分类 第一类是无监督学习(unsupervised learning)，指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结 构，常见的无监督学习任务有聚类，降维，密度估计，关联分析等。 第二类是 阅读全文
posted @ 2021-09-19 19:08
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