Blind_date-Python不是项目，就是一个简单的文件，通过给出的三个数据，对应的选项，用K-近邻算法预测剩余其它项的值。完成一个相亲配对。说明不是项目，就是一个简单的文件，通过给出的三个数据，第一列数据对应的是每年出差/旅行的公里数，第二列是玩游戏消耗时间的百分比，第三列是每周消费的冷饮公升数，然后用K-近邻算法预测剩余其它项的值。完成一个相亲配对。所需要安装的一些包安装matplotl
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2024-07-31 18:15:39
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做数据分析许久了, 简单写写比赛的数据分析项目思路一 使用逻辑回归/随机森林等对kaggle比赛项目 "给出泰坦尼克号上的乘客的信息, 预测乘客是否幸存"进行简单的数据分析过程, 使用的工具是Jupyter Notebook项目提供了两份数据,分别是titanic_train.csv(训练集,用来构建模型)和test(测试集,用来对模型准确度进行测试)读取并观察数据import numpy as
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2024-03-07 10:48:30
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项目评估是指在项目可行性研究的基础上，由第三方（国家、银行或有关机构）根据国家颁布的政策、法规、方法、参数和条例等，从项目（或企业）、国民经济、社会的角度出发，对拟建项目建设的必要性、建设条件、生产条件、产品市场需求、工程技术、经济效益和社会效益等方面进行全面评价、分析和论证，进而判断其是否可行的一个评估过程。项目评估工作的主要内容 1）项目与企业概况的评估。 2）项目建设必要
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2023-11-04 18:59:53
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# 预测评估与 Python：深入探索数据科学的奥秘
在数据科学的世界中，预测评估是一个至关重要的领域。无论是在商业、金融、医疗还是科研方面，能够准确预测未来趋势对于制定策略和决策至关重要。本文将深入探讨预测评估的概念，并通过使用 Python 编程语言来实现实际的预测模型。在我们的探索中，您将看到饼状图和序列图的可视化效果，帮助我们更好地理解数据。
## 预测评估的基本概念
预测评估是指在
一：选题背景随着葡萄酒越来越受欢迎，人们对于如何评价和预测葡萄酒质量的需求也越来越高。红酒质量的预测是其中的一个热门话题。传统的红酒质量评价是由专业品酒师根据对葡萄酒的视觉、嗅觉、味觉等感官特征进行评估，然后得出质量评分。但这种评价方式非常耗时费力且昂贵，并且与个人主观因素相关。因此，开发一种基于机器学习（ML）算法的自动化红酒质量预测系统变得越来越受到关注。通过收集红酒中的成分的物理化学性质（例
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2024-01-30 17:48:17
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目录一、线性回归模型分类1.多元线性回归2.Lasson回归3.岭回归二、多元线性回归模型1.预测函数2.预测值向量3.残差平方和RSS4.损失函数5.最小二乘解6.数据多线性7.多元线性回归正则化三、多项式回归分析1.均方误差 2.决定系数四、模型评估方法1.模型选择2.调参3.训练集和测试集4.提交用户模型五、实操1.准备数据2.测试代码3.测试结果 &n
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2024-07-31 22:49:35
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训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTr
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2023-10-12 09:16:48
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本次案例来自2022华为杯第E题，第2小问。给定了2012.01-2022.03的土壤湿度的月度数据，需要预测2022.04-2023.12的土壤湿度的月度数据。典型的时间序列预测。传统的时间序列预测肯定是ARIMA模型，可以参考我之前的文章。Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。
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2023-09-01 22:25:25
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用python对学生成绩进行预测 文章目录用python对学生成绩进行预测一、提出问题二、理解数据0. 采集数据1. 导入数据2.查看数据集信息2.1 查看数据集大小2.2 查看各字段数据类型，缺失值2.3 观察数据统计描述3.数据预处理(有无缺失值,有无异常值)4.相关性分析4.1 单变量分析4.1.1 类别型变量分析4.1.2 数值型变量分析4.2 多变量分析4.2.1 家长回答是否由学校提供
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2023-08-06 13:38:23
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# Python预测结果评估参数
在机器学习领域，我们经常需要对模型的预测结果进行评估，以了解模型的性能如何。在Python中，有一些常用的评估参数可以帮助我们判断模型的准确性、召回率、精确性等等。本文将介绍一些常用的评估参数，并提供相应的代码示例。
## 评估参数介绍
### 准确率（Accuracy）
准确率是最常用的评估参数之一，它表示分类器正确分类的样本数与总样本数之比。准确率越高
原创
2023-08-18 05:49:48
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问题全连接神经网络算法是一种典型的有监督的分类算法，通过算法所分类出来的预测值与真实
原创
2022-12-10 07:52:40
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双十一来啦，自从阿里巴巴提出双十一狂欢节之后，双十一已经逐渐摆脱了“光棍节”的代称，而是逐渐的成为全民购物狂欢的代名词。一年一度的购物狂欢，刺激着广大的消费群体，也让店家们赚的盆满钵满。而双十一的一大看点，就是双十一的战绩，看看一天的时间内，能够有多少成交额。小编也是一个Python爱好者，学了数据分析，机器学习这么多知识，不如用Python来预测一把今年的双十一的成交金额是多少。想想也很有趣，说
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2023-11-01 20:09:26
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python数据分析之模型评估-第九次笔记1.分类模型评估–*1.1正确率 –*1.2召回率 –*1.3查准率（精准率）2.回归模型评估–*2.1MAE –*2.2MSE –*2.3RMSE –*2.4R2_score决定系数3.聚类模型评估–*3.1RMS –*3.2轮廓系数 –*3.3RMSE –*3.4R2_score决定系数4.关联模型评估–*4.1支持度 –*4.2置信
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2023-08-04 10:20:33
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通过前面博文的介绍，对于分类有了一定的了解，由于在之前使用过sigmod函数进行梯度下降，所以对于这类算法也做了一个学习，今天正式学习了《机器学习实战》中的回归一章。分类针对离散数据，而回归针对连续型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。h=w0x0+w1x1.....+wn*xn这个方程就是regression equation，其中的w0，w1，，，wn被称为regression weight
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2024-09-01 23:12:27
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## Python输出预测值
### 引言
在数据分析和机器学习领域，预测值是一项重要的任务。预测值可以根据历史数据和模型来估计未来的结果。Python作为一种强大的编程语言，提供了很多库和工具来帮助我们进行数据分析和预测。本文将介绍如何使用Python输出预测值，并通过示例代码演示其用法。
### 什么是预测值？
预测值是根据已有的数据和模型得到的未来结果的估计值。在机器学习中，我们可以
原创
2023-08-30 11:08:27
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题外话：前段时间做了一点时间序列预测，积累了一点经验，写出来与大家分享一下。能力有限，若是有错误，请指正。本文理论内容不会特别多。1.时间序列预测时间序列预测，主要就是依靠过去和现在的数据，分析两者之间的关系，然后利用得到的这个关系去预测未来的数据。现在主要运用在股票和人口等的预测上。个人觉得时间序列预测与其他预测不同的，通常时间序列预测只有1维数据，所以很多机器学习方法不能直接使用。2.时间序列
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2024-04-28 17:36:08
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引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。但是知道了公式以后还是要学会应用的，几经摸索发现python下的sklearn包把机器学习中经典的算法都封装好了，因此，打算写几篇博客记录一下sklearn包下的常用学习算法的使用，防止自己以后忘了，嘿嘿。1.对数几率回归算法在分类任务中，我们希望根据训练样本，由事物的属性来对事物进行分类，这是
1.神经网络原理简单理解 如图所示这个神经网络分为:输入层 其中的输入层的每一个节点代表的是一个对象的其中的一个特征，这个些特征可以用一个矩阵x表示，因为这是我们人类看的懂的东西，所以要转换成计算机看的懂的东西。 使用函数进行计算，w是权重，b是偏置。y=w1x+b1我们通过不断的训练这个函数，通过反向传播进行梯度下降的到最好的w和b能够拟合这些数据。 其中输如层有3个节点是一个1x3的矩阵，对应
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2024-09-13 19:52:00
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一、真实值、观测值、预测值（1）真实值表示真实世界中的数据（总体），是肉眼看到的，没有任何误差的。 （2）观测值表示机器学习模型的样本数据（样本），是模型的输入，但不一定是真实世界中的数据（可以来自真实世界）。eg. 如果是图像的话，就是模型摄像头通过图像传感器的输入。 （3）预测值表示学习模型预测出的数据。二、随机扰动项、误差和残差（1）随机扰动项指的是数据本身的不确定性带来的误差，通常我们假设
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2023-11-08 21:30:34
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回归类的模型评估指标回归类算法的模型评估一直都是回归算法中的一个难点，但不像我们曾经讲过的无监督学习算法中的轮廓系数等等评估指标，回归类与分类型算法的模型评估其实是相似的法则——找真实标签和预测值的差异。只不过在分类型算法中，这个差异只有一种角度来评判，那就是是否预测到了正确的分类，而在我们的回归类算法中，我们有两种不同的角度来看待回归的效果：第一，我们是否预测到了正确的数值。第二，我们是否拟合到
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2024-04-03 12:38:39
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