第一章：sklearn总体介绍引言Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。在 Sklearn 里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理，如下图从其官网的截屏。要使用上述六
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2023-11-03 21:13:34
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作者：火锅侠 如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。7.9.1 调整兰德系数 （Adjusted Rand index）1. 数学原理兰德系数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结
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2023-09-15 21:06:43
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什么是Rand指数关于Rand指数的定义我发现维基百科上总结得到位，我也就不再进行赘述，为了本文的完整性和以防国内打不开维基百科，我这里就当一次搬运工，当然有条件的还是建议去维基百科上去看原文~~Rand IndexThe Rand index or Rand measure (named after William M. Rand) in statistics, and in particula
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2024-05-20 22:42:07
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1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
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2024-06-03 15:23:59
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兰德指数(Rand index, RI)RI取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合:如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。假设U是外部评价标准，即true_label， 而V是聚类结果，设定4个统计量符号解释更直白的解释决策正确与否TP / a在U中为同一类，且在V中也为同一类别的数据点对数将相似的样本归为同一个簇(同–同)正确的决策TN / d在U
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2023-12-18 22:44:39
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1、调整兰德指数（Adjusted Rand Index）兰德指数需要给定类别信息C，假设K是聚类结果，兰德指数表达式如下 a为在C中为同一类且在K中也为同一类别的数据点对数 b为在C中为同一类但在K中却隶属于不同类别的数据点对数 c为在C中不在同一类但在K中为同一类别的数据点对数 d为在C中不在同一类且在K中也不属于同一类别的数据点对数 RI的取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况
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2023-12-27 10:36:14
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1. ARI(Adjusted Rand Index) 兰德系数：聚类效果有一个评价指标。 这个指标不考虑你使用的聚类方法，把你的方法当做一个黑箱，只注重结果。可以说，是一个十分“功利”的指标。 在讲ARI之前呢，先讲述一下RI，也就是rand index，从两者的名字也可以看出来，这是ARI的祖宗版。 这里，我们解释一下a,b,c,d分别代表什么
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2023-09-09 09:55:00
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兰德系数（Rand index） 调整兰德系数(Adjusted Rand index) 兰德系数（Rand index） 调整兰德系数(Adjusted Rand
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2022-05-18 21:50:11
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二分类使用Accuracy和F1-score，多分类使用Accuracy和宏F1。 最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值，在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式，今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别1、准确率，查准率，查全率，F1值:
# 项目方案：使用Python中的调整兰德系数来评估聚类算法的性能
## 1. 背景介绍
聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇。兰德系数是一种用来评估聚类算法性能的指标，它衡量了算法将样本划分为簇的准确性。在这个项目中，我们将使用Python中的调整兰德系数来评估不同聚类算法在数据集上的表现。
## 2. 数据集选择
我们选择一个适合做聚类算法评估的数据集，可
原创
2024-06-16 04:55:51
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小学课本上讲过 线性回归线性回归：使用形如y=w T x+b的线性模型拟合数据输入和输出之间的映射关系的。目标：对房屋成交信息建立回归方程，并依据回归方程对房屋价格进行预测：• 房屋面积单位为平方英尺(ft 2 )房• 屋成交价格单位为万可行性分析• 简单而直观的方式是通过数据的可视化直接观察房屋成交价格与房屋尺寸间是否存在线性关系。• 对于本实验的数据来说，散点图就可以很好的将其在二维平
轮廓系数找最佳n_cluster(基于sklearn)# -*- encoding : utf-8 -*-
"""
@project = sklearn_learning_01
@file = 轮廓系数找最佳n_cluster
@author = wly
@create_time = 2022/12/7 23:15
"""
from sklearn.datasets import make_bl
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2024-01-12 13:18:01
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# Python Sklearn线性回归实现与系数查看指南
线性回归是一种非常基础且重要的机器学习算法，能够帮助我们理解因变量与自变量之间的线性关系。使用Python中的`sklearn`库，可以很方便地实现线性回归并查看系数。本文将详细介绍整个实现流程，以及每一步的具体代码示例。
## 整体流程
在实现线性回归的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 说明 |
|------|
#逻辑回归算法是一个二分类的算法，但是通过变形可以解决多分类的任务
#逻辑回归将数据的特征转变为数据的发生概率，然后与阈值作比较，判断是0还是1，所以也可以叫做回归算法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定义概率转换函数sigmoid函数
def sigmoid(t):
return 1/(1+np.exp(-t))
## 实现“Python Sklearn线性回归 输出系数”
### 整体流程
为了实现“Python Sklearn线性回归 输出系数”，我们可以按照以下步骤进行：
1. 导入所需的库
2. 准备数据集
3. 创建线性回归模型
4. 训练模型
5. 获取模型的系数
6. 输出模型的系数
下面我们将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及具体的代码实现。
### 步骤1：导入所需的库
在开始之
原创
2023-11-02 06:32:02
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# Python中的相关系数计算及sklearn库的应用
在数据分析中，相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`（简称`sklearn`）库来计算相关系数。本文将介绍如何使用Python和`sklearn`库来计算相关系数，并展示一些实际的代码示例。
## 相关系数简介
相关系数的取值范围是[-1, 1]，其中：
- 1表
原创
2024-07-26 11:28:19
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sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSO sklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练、预测、测试等goon功能。关于具体的算法过程，优化过程…从直接使用角度不需要关心… 一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression
特征选择是特征工程中的重要一环，其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature)，或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature)。进行特征选择的好处主要有以下几种：降低过拟合风险，提升模型效果提高训练速度，降低运算开销更少的特征通常意味着更好的可解释性不同的模型对于无关特征的容
sklearn中的逻辑回归接口如下：sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs',
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2024-05-15 16:02:19
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为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
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