# Python Sklearn 获取 p 值的全面指南
在数据科学和统计学中，p 值是用来判断假设检验中样本数据相对于原假设的支持程度的重要指标。通过 p 值，我们可以判断观察到的结果是否具有统计学意义。在 Python 中，`sklearn` 是一个广泛使用的机器学习库，但它并不直接提供 p 值的计算。不过，可以通过结合其他库如 `scipy` 来实现。这篇文章将详细介绍如何在 `sklea
一、简介为了能够更好的学习文本挖掘相关的内容，本人准备对机器学习、深度学习等等相关内容都进行一定的了解。今天的内容是关于机器学习中sklearn库的一些介绍和用法。 相应的，由于网上的一些内容实在是不咋的，所以本人诚挚推荐大家参照sklearn库的官方文档进行学习。但是官方文档中的内容对于没有入门的小白来说理解起来还是有一些难度的。二、sklearn是什么？2.1、sklearn简介sklearn
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2023-09-28 00:34:19
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Python [ sklearn 学习 ]
0. 安装# pip 终端安装
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install graphviz # --- 或者 conda install python-graphviz
pip install scikit-learn注意在pycharm
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2024-09-27 20:26:42
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1.1 scikit-learn参数介绍1.1.1 导入from sklearn.linear_model import LogisticRegression1.1.2 版本scikit-learn==0.21.31.1.3 参数1.1.3.1 penaltyl1、l2、elasticnet、none，默认l2l1
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2023-12-17 15:43:26
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DecisionTreeRegressorclass sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None,
min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=Non
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2024-06-24 08:51:10
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描述性统计分析定义所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。描述性统计分析的项目很多，常用的如平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等。这些分析是复杂统计分析的基础。 方差和标准差标准差用来度量观测值偏离平均数的大小，相当于平均偏差，可以直接描述数据偏离均值的程度。均值的标准误值均值的标准误用来衡量不同样本的均值
SVM支持向量机进行分类与回归操作：【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机非线性分类【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机进行回归一、基本概念介绍 支持向量机SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。 SVM作为一种大间隔分类方法，使用超平面对数据集进行分类，并保证超平面尽可能远离最近的分类实例。如上图所示，经SVM分类后，超平面距离最近的数据实例尽可能远，这
梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方
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2024-04-01 00:18:19
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# 使用 Python 获取回归模型的 P 值
## 引言
回归分析是统计学中的一种重要技术，常用于建立变量间的关系模型。在回归模型中，P 值用于检验自变量与因变量之间是否存在显著关系。本文将介绍如何使用 Python 获取回归模型的 P 值，配合实例和可视化效果，帮助大家更好理解这一过程。
## 回归分析概述
回归分析主要分为两类：线性回归和非线性回归。线性回归用于建立自变量和因变量之间
Python数据分析—— pandas统计分析基础 （一）Pandas—数据分析核心库pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如 SQL）灵活的数据处理功能。复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作文本文件读取op
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2023-12-24 21:34:07
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一、分类模型 1.KNN算法 函数：KNeighborsClassifier() 思路：对k个最近的邻居进行拟合，调试出最佳n_neighbors的值，分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合，用参数accuracy_score recall_score f1_score 对拟合效果进行评定。 from sklearn.metrics import accuracy_s
在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要有3个类，LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用交叉验证来选择正则化系数C，而LogisticRegression需要自
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2024-09-18 21:25:36
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1简述问题使用countVectorizer()将文本向量化时发现，文本中长度唯一的字符串会被自动过滤掉，这对于我在做的情感分析来讲，一些表较重要的表达情感倾向的词汇被过滤掉，比如文本'没用的东西，可把我可把我坑的不轻，越用越觉得这个手机真的废'。用结巴分词的精确模式分词，然后我用空格连接这些分词得到的句子是：'没用 的 东西 ， 可 把 我 可 把 我 坑 的 不轻 ， 越用 越 觉得 这个 手
简介本文旨在通过经典的波士顿放假预测问题来实战运行一下sk-learn中所有常见的回归算法，因此不涉及过多的算法讲解。下面，先对本文中会用到的算法进行简单的介绍：线性回归器： 线性回归器是最简单、易用的回归模型。由于预测目标直接是实数域上的数值，因此优化目标非常简单，即最小化预测结果和真实值间的差异。本文中我们将使用一种精确计算的解析算法（Linear Regression）和一种快速的随机梯度下
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2024-10-07 10:00:06
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翻译：显示评估以下每个字符串表达式的结果。解：(a)The Knights who say,ni! "The Knights who say,"+s2表示字符串连接(b) spamspamspamni!ni! 3*s1+2*s2表示字符串重复的次数为乘以整数 (c)p 
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2024-10-17 18:51:19
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介绍我们拥有的数据太少，无法建立机器学习模型。我们需要更多数据！如果这句话听起来很熟悉，那么你并不孤单！希望获得更多数据来训练我们的机器学习模型是一个一直困扰人们的问题。我们无法在数据科学项目中获得可以直接使用的Excel或.csv文件，对吗？那么，如何应对数据匮乏的问题呢？实现此目的最有效，最简单的方法之一就是通过网页抓取。我个人发现网络抓取是一种非常有用的技术，可以从多个网站收集数据。如今，某
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2023-11-07 08:13:12
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html()方法可以用来读取或者设置某个元素中的HTML内容，text()方法可以用来读取或者没置某个元素中的文本内容
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2023-05-24 01:05:12
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> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
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2023-12-30 19:41:54
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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目录1.决策树2.ID3算法3.C4.5算法ID3/C4.5的防过拟合ID3/C4.5的缺失数据4.CART算法1）cart在分类方面：基于基尼系数：Gini(D)2）cart在回归方面：基于方差/标准差CART的剪枝sklearn实现：分类DecisionTreeClassifier回归DecisionTreeRegressor 1.决策树1.1定义Ck表示第k个类，特征T可取n个不同
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2024-06-28 10:57:29
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