一、简介sklearn.metrics中包含了许多模型评估指标，例如决定系数R2、准确度等，下面对常用的分类模型与回归模型的评估指标做一个区分归纳， 二、分类模型指标1、准确率 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 对应函数： sklearn.metrics
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2024-09-24 15:12:38
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# 使用Scikit-Learn和PyTorch进行预测的指导
作为一名刚入行的小白，在数据科学的旅程中，你可能会遇到许多博大精深的工具与库。今天，我将教你如何使用Scikit-Learn和PyTorch实现预测的流程。在我们的学习过程中，我们将遵循以下步骤：
## 总体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------|
| 1 | 数据准
原创
2024-10-28 05:01:28
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在作者的心目中，机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学，是计算机科学中最令人振奋的领域！我们生活在数据多到泛滥的时代，使用机器学习领域的自学习算法 ，可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库，我们迎来了进入机器学习领域最好的时代，可以学习利用强大的算法来一窥数据的模式并对未来事件进行预测。本章中我们将学习机器学习的主要概念及其不同类型。伴随着对相关术语的基础介绍，我们为成功使用机器学习
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2023-12-13 16:40:28
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本文章向大家介绍如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型），主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言，有很多对应的机器学习库，最常用的莫过于 scikit-learn 了。我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。解释下
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2024-04-11 15:35:25
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银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。$ pip install pytorch数据集让我们将所需的库和数据集导入到我们的Pyt
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2024-08-02 12:12:38
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本文概述在此, 我们简要介绍了如何实现基于机器学习的算法, 以训练线性模型来拟合一组数据点。为此, 无需具备任何深度学习的先验知识。我们将从讨论监督学习开始。我们将讨论监督学习的概念及其与之的关系。机器学习机器学习是AI的一种应用。机器学习(ML)使系统能够借助经验自动学习和改进。 ML专注于计算机程序的开发, 该程序可以访问数据并将其用于自身学习。学习的过程始于数据或观察, 例如示例, 说明或直
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2024-08-17 10:41:24
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）手把手教你搭建PyTorch神经网络进行气温预测数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1BFGTUu19-TsUqxrJb9qqxA 提取码：seua1、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotl
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2023-12-27 06:53:33
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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目录前言一、获取和读取数据集二、数据集预处理三、训练模型四、K折交叉验证五、模型选择六、预测并正在kaggle提交结果 前言这是pytorch学习的小实践，这个比赛的数据用了79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，从而预测房价最终价格。一、获取和读取数据集1_导入# 不导入会产生的问题参考：
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_O
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2024-02-02 13:51:54
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首先，我们需要准备数据。对于剩余寿命预测问题，我们需要有一些历史数据来训练我们的模型，并且需要一些测试数据来验证模型的性能。假设我们有一个包含多个传感器读数的数据集，我们可以将其转化为一个序列预测问题。具体来说，我们可以使用前一段时间的传感器读数来预测未来一段时间内设备的剩余寿命。我们假设我们的数据集中包含了 N 个序列，每个序列由 T 个时间步长的传感器读
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2023-10-24 05:52:32
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先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了，例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#mo
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2024-03-13 21:48:49
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示例说明本示例是一个简单的试验，甚至连数据集都不用额外准备，旨在加深对SVM和核函数的理解，并看看如何利用 scikit-learn 中的svm， 编译环境是 jupyter notebook， 可以通过安装 Anaconda，导入 scikit-learn 库可以很容易实现，github示例代码。本例中变没有用外部数据集，而是随机生成的点，大家在理解算法和 scikit-learn 熟练使用后，
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2024-10-31 19:40:12
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一、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
%matplotlib inline二、数据查看fea
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2024-03-01 13:05:48
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本篇博客是我学习博主写的pytorch的ssd的博客后写的。 侵删这篇博客将要讲述ssd的预测效果与预测过程是怎么实现的# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssd
def decode(loc, priors, variances):
boxes = torch.cat((
#首先计算先验框调整之后的中心的位
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2023-11-18 13:56:54
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用pytorch写一个最基本的分类模型，这里分类的数据是二维的[x1,x2]，假设为一类，为第二类。其实就是用一个圆将平面上的数据分为两类，圆内一类，圆外一类。预测时候给任意一个数据，判断是哪一类。第一步，搭建网络输入层由于每个数据的维度是2，所以输入层为2，设置一个隐藏层，隐藏层单元数为10个，输出层为2，因为是2分类。那么最后得到[0,1]是一类，[1,0]又是另一类。在前向传播的时候，经过隐
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2023-07-27 21:52:07
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批训练是什么东西呢？在之前的迭代训练代码中。for t in range(100):
out = net(x)
loss = loss_func(out,y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()一次迭代，需要到用到训练样本的所有数据。那么当训练集非常大，或者说样本无法同时取出来的时候，
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2023-11-02 13:27:23
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时间序列预测任务PyTorch数据集类——TimeSeriesDataSet 类详解当进行时间序列预测或时间序列分析时，通常需要对数据进行预处理和转换以提高模型的效果和准确性。TimeSeriesDataSet 类是为这些目的而创建的 PyTorch 数据集类，提供了一些自动化的功能，使得预处理和转换变得更加方便和高效。该类可以用于多种时间序列预测任务，例如预测股票价格、交通流量、能源消耗等。Py
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2023-08-12 20:11:53
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