# 使用 Python 的 sklearn 库进行机器学习训练的完整指南
欢迎来到机器学习的世界！在这篇文章中，我们将使用 Python 的 sklearn 库进行模型训练。如果你是初学者，不必担心！我们将一步一步地介绍整个流程，并提供每一步的代码示例及其解释。
## 整体流程
首先，我们来看看进行模型训练的整体流程，下面是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-30 05:05:57
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发现个很有用的方法——predict_proba今天在做数据预测的时候用到了，感觉很不错，所以记录分享一下，以后可能会经常用到。我的理解：predict_proba不同于predict，它返回的预测值为，获得所有结果的概率。（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率）举例：获取数据及预测代码：from sklearn.linear_model im
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2023-09-18 16:18:45
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该库可以轻松实现多种最基本的机器学习方法（不包括复杂的深度学习网络），用作baseline非常方便合适。 本文代码仅在这篇博文基础上增加一些模型评估部分不用交叉验证步骤如下：train_test_split分割数据集，X和y的shape[0]是样本数，需要相同。 X的维度≤2新建一个分类器对象，fit方法训练模型。分类器对象.predict()来获得预测值
sm.accuracy_score(te
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2023-10-17 12:11:37
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数据集转换之预处理数据：
将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据。包含特征提取和标准化。
原因：数据集的标准化（服从均值为0方差为1的标准正态分布（高斯分布））是大多数机器学习算法的常见要求。
如果原始数据不服从高斯
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2023-12-26 14:42:43
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# 使用Python和Scikit-learn训练模型的流程
欢迎来到机器学习的世界！这篇文章将教会你使用Python及Scikit-learn库来训练模型。我们将通过一个简单的流程和代码示例，逐步学习如何完成这项任务。
## 整体流程
下面是进行机器学习训练的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载数据
1. 如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split()2. 通常使用skle
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2023-12-10 19:51:11
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文章目录1.sklearn介绍2.基本概括2.1 估计器2.2 转化器3.sklearn中iris莺尾花数据集使用 1.sklearn介绍Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库N
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2023-12-24 08:12:47
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在机器学习的实践过程中，我们常常需要处理大量的数据，而这些数据并不总是在我们开始训练模型时就全部可用。增量训练（Incremental Training）成为了一个非常重要的技术，它可以使我们在新数据到来时，更新已有的模型，而不用从头开始重新训练。在这篇博文中，我们将深入探讨“python sklearn model 增量训练”相关技术，包含其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及未来
在深度卷积神经网络 里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出
sklearn库的简介sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称，是一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法，在进行机器学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务。 sklearn库是在Numpy、Scipy和matplotlib的基础上开发而成的，因此在介绍sklearn
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2023-11-03 18:05:30
218阅读
官方文档： https://scikit-learn.org/stable/ 不了解sklearn库的安装的话可以自行百度，这里不再过多介绍。该库内置的数据集： ...
原创
2021-09-04 15:40:42
498阅读
sklearn安装教程方法一：下载官方.whl包sklearn是基于NumPy、SciPy和matplotlib搭建而成的，因此在安装scikit-learn之前是要先安装这几个库的。官方的下载地址链接如下。点击下载安装顺序如下：（一定要按照这个顺序下载，否则有可能报错。）NumPy+mkl库scipy库matplotlib库sklearn库踩坑1：一定要下载和本地python版本相符的whl包，
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2023-10-04 08:03:39
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一、安装sklearnconda install scikit-learn参考文献[1]整体介绍sklearn二、介绍RandomForestRegressor1 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,2 criterion='mse',3 max_depth=None,4 min_samples_split=2,5 min
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2023-10-29 07:10:55
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python库——sklearn 本博客将持续保持更新！！！ 前言 sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，因为sklearn库的内容是如此之多以至于一开始就从宏观层面展开的话很可能会使初学者感到困惑和恐惧。相反的，本文不会先 ...
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2021-08-21 09:49:00
292阅读
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简介管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理（streaming workflows with pipelines）。管道机制(也有人翻译为流水线学习器?这样翻译可能更有利于后面内容的理解)在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。使用管道机制可以大幅度减少代码量.总的来说这是一个非常实用而有趣的方法注意：管道机制更像是编程技巧的创新，而非算法的创新。通常流
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2024-01-11 15:08:53
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Python sklearn库是一个丰富的机器学习库，里面包含内容太多，这里对一些工程里常用的操作做个简要的概述，以后还会根据自己用的进行更新。1、LabelEncoder简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行按序编号，可以用来生成属性/标签from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder=Labe
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2023-10-19 21:13:37
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# Python中的随机森林及其训练效果分析
随机森林（Random Forest）是一种强大的机器学习集成算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树，并在这些树的基础上综合预测结果，以兼具高准确性和较强鲁棒性。本文将深入探讨如何使用Python的Scikit-learn库实现随机森林模型，并对其训练效果进行评估。
## 随机森林的基本概念
随机森林是一种基于“集成学习”（Ense
1.鼠标移动到这里，右键单击 2.找到WIndow终端（管理员） （1，2步也可以Win+R --> 'cmd’进入命令提示符 也就是终端） 3.输入这个pip install scikit-learn（貌似我的库之前有numpy等等） 可以参考下：初学者安装Sklearn详细步骤 然后输入：python进入python模式检查一下：import sklearn没有报错！哦耶 附录： 看自
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2023-05-18 15:19:57
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred= clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进
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2023-09-18 19:03:24
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KNN分类算法相对另类，不太依赖数学。KNN分类算法：用多数表决进行分类KNN算法中最重要的两个概念：多数表决距离以鸢尾花样本为例，随机选取了两个特征，用不同颜色表示不同的鸢尾花类别：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
pl
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2023-08-08 10:08:23
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