一.列表其他内置方法1 # 1.列表内容升序（必须是想同类型的元素）
2 l1 = [44, 22, 11, 33, 99, 77, 88, 66] # int比较
3 l1.sort()
4 print(l1) # [11, 22, 33, 44, 66, 77, 88, 99]
5 l2 = ['jason', 'jack', 'tom']
6 l2.sort()
7 print
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2024-06-19 15:29:11
30阅读
## Python预测精度代码实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何在Python中实现预测精度代码。下面是整个实现流程的表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步骤2 | 划分训练集和测试集 |
| 步骤3 | 特征工程 |
| 步骤4 | 构建模型 |
| 步骤5 | 模型训练 |
| 步骤6 | 模型预测 |
| 步骤7
原创
2023-12-22 06:04:41
72阅读
## Python线性回归预测精度
### 引言
在机器学习领域中，线性回归是一种基本且常用的算法，用于预测一个连续变量的值。它通过对已知的输入和输出数据进行拟合，从而得到一个线性方程，然后利用这个方程来进行预测。线性回归在很多领域都有广泛的应用，比如经济学、统计学、金融学等等。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行线性回归，并评估预测的精度。我们将使用一个简单的例子来说明这个过程，
原创
2023-08-29 03:21:27
201阅读
上一篇 4.过拟合和欠拟合 我们先看看基于随机森林模型得到的MAE:from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
forest_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
forest_model.
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2024-04-27 23:01:14
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今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。用excel看了下，关系不是很明显，平方，log都不是很明显，挨着试也不是办法，所以停下来理了理思路。思路整理磨刀时间tensorflow关于回归的文档教程udacity的Titanic实例砍柴时间python读取excel表格的数据尝试一维输入预测输出尝试五维输入预测输出开始磨刀读Tenso
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2024-08-19 01:23:24
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1. L1和L2范式的区别使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归），即为L1正则化项,指权值向量中各个元素的绝对值之和。 即为L2正则化项指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根。L1范式是对应参数向量绝对值之和 L1范式具有稀疏性L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强L2范式是对应参数向量的平方和，再求平方根L2范式
线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。 但不是所有的预测都是回归
黑马程序员视频库传智播客旗下互联网资讯、学习资源免费分享平台现在人工智能行业发展迅猛，那么人工智能产品特别是使用分类算法实现的产品中判断其能否上线通常是通过算法自带的准确率指标进行对比进行的。而准确率是人工智能模型通过训练后得出的，因此我们需要提高训练的准确率，这其中增加训练次数就是一个通用的方法，但是需要注意的是并不是训练次数越多越好。本文就通过3步来讲述怎样保证合适的训练次数来确保模型的准确率
二.集成方法（基础模型：树模型比较合适）1.Bagging（并行）训练多个分类器取平均，并行训练一堆分类器随机森林随机：数据采样随机（60%-80%有放回随机采样），特征选择随机（60%-80%有放回随机采样）备注：每棵树数据量和特征数量相同森林：很多个决策树并行放在一起 优势：能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择在训练完后，它能够给出哪些feat
一.数字类型及操作数据类型整数 与C/C++不同的是，python中的整数没有大小限制，想多大多大。（现在终于懂了用python水高精度是什么意思了。） 对于幂运算，可以用pow(x, d)函数：表示x^d。浮点数 python中的浮点数：取值范围数量级约-10308至10308，精度数量级10-16 有一个特点需要注意：不确定尾数。 不仅是python，其他的计算机语言也存在这个问题。计算机进行
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2023-09-23 00:39:50
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预测（横）实际（纵）+-+tpfn-fptn准确率(Accuracy)\[accuracy=\frac{tp+tn}{tp+fp+tn+fn}
\]accuracy是最常见也是最基本的评价指标。但是，在二分类且正负样本不平衡的情况下，尤其是对于较少数样本类感兴趣时，accuracy基本无参考价值。如欺诈检测、癌症检测等，100个样例中，99个负例，1个正例。模型将任意样本都分为负例，accurac
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2024-07-23 18:09:19
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精度、召回率、准确率、F-score文本分类的评价指标文本分类的评价指标一般采用精度（precision）、召回率（recall）、F-score和准确率（accuracy）混淆矩阵预测正例预测反例实际正例TPFN实际反例FPTN其中TP：true positive 表示实际为正例、预测也为正例的样本数量；FN：false negative 实际为正例、结果预测为反例的样本；FP：false po
识别精度主要是由召回率（recall）和精度（precision）表示的。通过绘制precision-recall 曲线，该曲线下方的面积越大，识别精度也就越高，反之越低。在说明 recall 和 precision 计算公式之前需要先介绍几个数据定义。在一个数据集检测中，会产生四类检测结果： TP、TN 、FP 、FN：T ——true 表示正确F——false 表示错误P—— positive
我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。本节将以“波士顿房价”任务为例，向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计
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2024-02-03 11:38:23
42阅读
RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；
原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能；
特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要进行十
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2024-05-08 13:12:41
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第 2 章 模型评估与选择2.1 经验误差与过拟合精度：精度=1-错误率。如果在 个样本中有 个样本分类错误，则错误率 ，精度 = 。误差：一般我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”（error）。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”（training error），在新样本上的误差称为“泛化误差”（generalization error）。“过拟合：学习器把训练
python数据分析处理笔记（房价预测01）一. 数据预处理导入相关库以及数据# 数据处理，数据分析
import numpy as np
import pandas as pd
import missingno as msn
# 统计计算
from scipy import stats
from scipy.optimize import minimize
from scipy.stats i
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2023-08-02 10:51:05
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Python界的网红机器学习，这股浪潮已经逐渐成为热点，而Python是机器学习方向的头牌语言，用机器学习来玩一些好玩的项目一定很有意思。比如根据你的职业，婚姻，家庭，教育时间等等来预测你的收入，这么神奇！不信的话，一起跟我往下看。1.数据集收入问题一直是大家比较关心的热点，在kaggle比赛中，也出现过此类的数据集，因此，本次小实战的数据集就是来源于kaggle比赛的数据集，数据集长得样子如下:
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2023-09-18 20:03:54
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变量、运算符与数据类型1. 注释在 Python 中，# 表示注释，作用于整行。【例子】单行注释# 这是一个注释
print("Hello world")
# Hello world''' ''' 或者 """ """ 表示区间注释，在三引号之间的所有内容被注释【例子】多行注释'''
这是多行注释，用三个单引号
这是多行注释，用三个单引号
这是多行注释，用三个单引号
'''
print("Hel
# Python定义数据精度
在Python中，我们经常需要处理各种数据类型，包括整数、浮点数等。然而，在进行数学计算时，我们常常遇到精度丢失的问题。Python提供了一种方法来定义数据的精度，以确保计算的准确性。
## 为什么需要定义数据精度
在计算机科学中，由于计算机内部使用二进制表示数字，会导致一些小数不能被准确表示，从而导致精度损失。这在一些需要高精度计算的领域，比如金融、科学计算等
原创
2024-04-28 06:33:23
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