回归树重要参数，属性和接口【1】criterion【2】交叉验证cross_val_score【3】实例：一维回归的图像绘制绘制图像 重要参数，属性和接口class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='mse'
,splitter="random"
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2024-06-09 17:10:59
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线性模型Scikit-Learn中的线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#创建数据集X=2*np.random.rand(10,1)#100行1列的随机初始化向量y=4+3*X+np.random.randn(10,1)#创建模型实例lin_reg=LinearRegress
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2021-07-13 18:21:20
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逻辑回归使用-sigmoid函数-进行对数几率回归(通常解决二分类问题)单特征from sklearn import datasetsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltiris = datasets.load_iris()list(iris.keys())X=iris["data"][:,3:] #petal width 花瓣宽度,选择每行的第四个(每行共四个)print(iris["target"])y=(iris["t
原创
2021-07-13 18:21:16
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Python中的sklearn库提供了方便的机器学习算法，那么实现简单的线性回归，所需步骤如下：提出问题理解问题清洗数据构建模型评估模型下面是具体的案例展示，案例数据为”学习时间“与”分数“首先准备数据：提出问题：”学习时间“与”分数“之间是否线性相关，如果是，求出最佳拟合度如何？理解数据：查看数据属性上图可以看出，这是一个20行，两列的二维数组，数据信息完整。数据集中只有两列数据，查看相关系数R
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2023-11-03 15:20:08
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# coding=utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as n
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2023-02-06 17:49:41
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程逻辑分类的相关的知识内容可以参考参数penalty : str, ‘l1’ or ‘l2’LogisticRegression和LogisticRegressionCV默认就带了正则化项。penalty参数可选择的值为"l1"和"l2"，分别对应L1的正则化和L2的正则化，默认是L2的正则化。在调参时如果我们主要的目的只是为了解决
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2022-03-27 16:55:53
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# 机器学习中的回归模型：使用 Scikit-learn
机器学习是一个迅速发展的领域，回归模型作为其中的一种重要分析工具，具有广泛的应用。本文主要介绍如何使用 Python 的 Scikit-learn 库来建立和评估回归模型，让我们从头开始，了解回归的基本概念，以及如何在实际中应用它。
## 什么是回归？
回归分析是用于预测一个数值型变量（因变量）与一个或多个自变量之间关系的统计方法。比
逻辑回归是属于线性回归模型的具体形式的另一种形式，但是是用来做分类任务的；分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上（一）二元分类importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_model.logisticimportL
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2021-03-02 10:56:12
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逻辑回归可以用来做分类任务，通俗理解，就是讲输入映射到到概率区间0-1，从而实现分类功能，逻辑回归的公式推导如下： 假设函数为： \[ \hat{y} = h_\theta(x,g(\theta^Tx))=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} \] 其中，\(g(z) = \frac ...
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2021-07-12 23:00:00
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本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（ 学习知识、资源和数据来自：机器学习算法基础-覃秉丰_哔哩哔哩_bilibili 岭回归就是正则化衍生出来的回归方式。正则化的目的是防止过拟合，使曲线尽量平滑，所以在Loss函数后面加了个，其中的λ就是sklearn中岭回归库rid ...
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2021-07-26 11:16:00
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程这里只讲述sklearn中如何使用线性回归进行估值预测。参数：fit_intercept: 布尔型，默认为true说明：是否对训练数据进行中心化。如果该变量为false，则表明输入的数据已经进行了中心化，在下面的过程里不进行中心化处理；否则，对输入的训练数据进行中心化处理normalize布尔型，默认为false说明：是否对数据进
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2018-01-04 20:06:22
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三26.线性回归通俗解释27.线性回归方程和损失函数28.线性回归推导-求解对象转换29.线性回归推导-似然函数30.线性回归推导-梯度下降31.线性回归预测波士顿房价32.正则化和岭回归33.逻辑回归原理34.逻辑回归预测是否患癌症35.精确率和召回率...
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2021-08-02 15:40:39
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本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（ 学习知识、资源和数据来自：机器学习算法基础-覃秉丰_哔哩哔哩_bilibili 数据可见：机器学习笔记（十一）——线性逻辑回归（梯度下降法） - Lcy的瞎bb - 博客园 (cnblogs.com) 用sklearn就很简单啦， ...
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2021-07-28 10:44:00
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本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（ 学习知识、资源和数据来自：机器学习算法基础-覃秉丰_哔哩哔哩_bilibili 所使用数据以及3D画图的说明可见：机器学习笔记（三）——多元线性回归（梯度下降法） - Lcy的瞎bb - 博客园 (cnblogs.com) 同样的 ...
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2021-07-22 18:04:00
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文章目录sklearnscikit-learn数据集`sklearn.datasets`：加载获取流行数据集`sklearn`大数据集`sklearn`数据集返回值介绍查看数据分布seaborn数据集划分api交叉验证概念目的api机器学习基本流程特征预处理归一化标准化 sklearnscikit-learn数据集sklearn.datasets：加载获取流行数据集datasets.load_*
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2024-02-04 00:37:13
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这里，使用Python中的statsmodels和sklearn进行回归分析。1. 数据来源：womenwomen是R中的一个数据集，我们把它保存到csv文件中：> data(women)> write.csv(women,"women.csv",row.names = F)数据预览
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2022-02-16 14:37:46
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# 逻辑回归在Scikit-Learn中的应用
逻辑回归是统计学中广泛使用的一种分类算法，特别适用于二分类问题。尽管名称中有“回归”二字，逻辑回归实际上是一种分类模型，这里的“回归”是指它使用了线性回归的思想。本文将介绍如何在Python中的Scikit-Learn库中实现逻辑回归，并提供相应的代码示例。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归通过逻辑函数（Sigmoid函数）将线性模型的输出映
本博客仅用于个人学习，不用于传播教学，主要是记自己能够看得懂的笔记（ 学习知识、资源和数据来自：机器学习算法基础-覃秉丰_哔哩哔哩_bilibili 用sklearn库就灰常简单啦~ 可以自己用make_gaussian_quantiles生成数据。（就不用再把数据搞上来了） 代码： from sk ...
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2021-07-29 16:52:00
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这里，使用Python中的statsmodels和sklearn进行回归分析。1. 数据来源：womenwomen是R中的一个数据集，我们把它保存到csv文件中：> data(women)> write.csv(women,"women.csv",row.names = F)数据预览：
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2021-06-04 22:16:57
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文章目录前言单输出分类问题KN分类器质心分类器NCA直接分类降维对比识别手写数字回归问题多输出人脸示例 前言由于项目需要使用近邻算法进行分类，便读了一些官方案例。单输出分类问题KN分类器scikit-learn实现了两个不同的最近邻分类器：KNeighborsClassifier基于实现学习RadiusNeighborsClassifier,在数据未被均匀采样的情况下，基于半径的邻居分类Radi
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2023-12-24 18:52:22
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