在这个数据科学快速发展的时代，准确地评估模型的性能至关重要。特别是在分类任务中，召回率是一个至关重要的指标。召回率（Recall）衡量的是模型对正样本的识别能力。使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松计算和优化召回率，使模型更有效。在这篇博文中，我们将详细探讨如何解决“Python Scikit-Learn中召回率的问题”。
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召回率特别适用于那些假阴性代价
利用python实现人脸识别（tensorflow、opencv、keras、sklearn库的安装篇）同样可用于Deep Learing写在最前： 本文主要是Windows下基于Anaconda的安装教程。Tensorflow一、安装AnacondaAnaconda官网：https://www.continuum.io/downloads去官网下载根据提示完成Anaconda的安装即可。二、安装
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2024-08-07 10:39:58
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1. why 要有交叉验证 ？当模型建立后，我们需要评估下模型的效果，例如，是否存在欠拟合，过拟合等。但是，在我们建立模型时，我们不能使用全部数据用于训练（考试的示例）。因此，我们可以将数据集分为训练集与测试集。然而，模型并不是绝对单一化的，其可能含有很多种不同的配置方案（参数），这种参数不同于我们之前接触过的权重（w）与偏置（b），这是因为，权重与偏置是通过数据学习来的，而这种参数我们需要在训练
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2024-04-03 09:58:12
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1、skleran中包的命名规律 API帮助中每个大标题对应skleran源码文件夹下的一个文件夹（如preprocessing） 再下一级的是类（如Imputer），定义在文件夹中的py文件里，一般每个py文件中会定义多个类 2、sklearn中的主要对象（类） 估算器（estimator）：能够 ...
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2021-07-29 09:22:00
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目录1.LR基础1.1 逻辑回归正则化2. 线性逻辑回归代码实现2.1 梯度下降法python实现2.2 skleran库python实现3. 非线性逻辑回归代码实现3.1 梯度下降法python实现3.2 skleran库python实现4. LR总结4.1 LR优缺点4.2 逻辑回归 VS 线性回归总结：1.LR基础虽然叫回归，但是做的是分类问题。 逻
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2024-05-16 18:29:14
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sklearn中的决策树 模块：sklearn.tree 基本的建模流程： 实例化，建立评估模型对象 通过模型接口训练模型 通过模型接口提取需要的信息 以分类树为例： from skleran import tree #导入需要的模块 clf = tree.DecisionTreeClassifie ...
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2021-09-24 10:22:00
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skleran 处理流程 获取数据 以用sklearn的内置数据集, 先导入datasets模块. 最经典的iris数据集作为例子. 手写数字数据集 (load_digits) 包含1797个0 9的手写数字数据, 每个数据由8 x 8大小的矩阵构成, 矩阵中值的范围是0 16, 代表颜色的深度.
原创
2022-08-22 12:22:13
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一、思维导图二、Python源码## 二分类问题 * 使用skleran自带的逻辑回归、支持向量机、决策树API进行二分类的任务 * 使用sklearn的iris数据集，将iris数据集变成一个二分类的数据集,删除类别为2的数据 * 使用准确率对模型进行评价### 准备数据
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import dat
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2024-06-18 15:34:57
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1. 各个函数的作用fit(): 用来计算mean（均值）和std（标准差），以便后面进行数据的标准化transform(): 根据fit()函数计算的mean和std对数据进行标准化fit_transform(): 是fit()函数和transform()函数的组合，先进行fit，之后再进行transform（标准化）skleran官方文档：sklearn.preprocessing.Stand
除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示，逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯：
目录
用excel中数据分析功能做线性回归练习
用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘法
用jupyter编程，借助skleran
总结
用excel中数据分析功能做线性回归练习
1.打开excel，选择左上角文件，选择打开，点击浏览，选择要打开用的数据文件 2.点击文件，选择更多，点击选项，点击加载项，点击转
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2024-03-18 00:07:45
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一、用excel中数据分析功能做线性回归练习二、用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘法，重做第1题1.打开jupyter Notebook2.新建文件，重命名文件3.编写程序 三、用jupyter编程，借助skleran，重做第1题1、20组数据2、200组数据3、2000组数据总结 一、用excel中数据分析功能做线性回归练习 第一步，打开下载
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2023-11-10 12:34:24
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常用机器学习算法的python源码实现大致sklearn一、思维导图二、Python源码## 二分类问题
* 使用skleran自带的逻辑回归、支持向量机、决策树API进行二分类的任务
* 使用sklearn的iris数据集，将iris数据集变成一个二分类的数据集,删除类别为2的数据
* 使用准确率对模型进行评价
### 准备数据
import pandas as pd
import numpy
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2024-05-09 07:52:19
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文章目录前言一、用excel 做线性回归（一）Excel 数据分析选项设置（二）线性回归分析二、用jupyter编程实现（一）借助skleran（二）不借助第三方库，用最小二乘法总结 前言本文用excel 中数据分析功能和jupyter 编程做线性回归练习。分别选取20、200、2000（或20000）组数据，进行练习。记录回归方程式、相关系数R2一、用excel 做线性回归（一）Excel 数
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2024-01-03 15:07:21
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作为机器学习入门库，scikit-learn简单易上手，而且功能比较齐全，能够实现分类、回归、聚类、降维等操作。下面就该库的学习做一下简单记录。一、了解skleran这里别人写的很清楚，可以参考学习下，链接：与sklearn里面包含了强大的数据资源与API处理函数，详细可查看官网：二、使用sklearn  
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2024-03-06 12:15:53
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北京数据分析师行业数据分析 数据来源本项目所使用的数据集全部来自猎聘网，通过网络爬虫工具来爬取相关数据。项目目的了解北京地区数据分析师的工资待遇，职位要求，上班地点，职位的需求量，招聘公司信息等相关信息技术与工具利用Python中的numpy,pandas库进行数据处理，,matlibplot,wordcloud,jieba,scipy, skleran库进行分词，文本矩阵化和词云的制作。 由
目录一、Excel数据分析实现线性回归1、添加文件夹2、 添加工具3、实现线性回归二、jupyter不借助库最小二乘法实现三、jupyter借助skleran实现四、总结与参考1、参考2、总结 一、Excel数据分析实现线性回归1、添加文件夹Excel打开身高体重文件夹2、 添加工具（1）文件-选项-加载项（2）点击转到，勾选分析数据库及分析数据库-VBA（3）数据功能中看到数据分析，说明添加成
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2023-08-10 10:56:40
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文章目录一、利用Excel的数据分析实现线性回归1.1、添加数据分析工具1.2、使用数据分析库完成线性回归练习1.3、选择添加趋势线1.4、对200组、2000组数据的分析二、Python编程实现线性回归三、Python借助skleran库四、总结五、参考资料 一、利用Excel的数据分析实现线性回归1.1、添加数据分析工具 选择分析工具库和分析工具库-VBA，点击转到后点击确定1.2、使用数据
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2023-07-28 15:42:31
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文章目录1、利用excel中数据分析功能做线性回归练习。1、打开excel，添加数据分析工具。2、数据分析3、以上方式再选中更多数据2、jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘法1、打开jupyter,新建文件2、输入代码3、查看结果3、用jupyter编程，借助skleran1、如上，先建一个新文件，并重命名。2、输入代码3、查看结果4、总结 1、利用excel中数据分析功能做线性回归
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2024-03-18 13:59:07
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人工智能与机器学习——初识线性回归 文章目录人工智能与机器学习——初识线性回归一、任务要求二、任务过程1.数据分析2.用jupyter编程3.用jupyter编程，借助skleran三、总结 一、任务要求1.用excel中数据分析功能做线性回归练习。分别选取20、200、2000（或20000）组数据，进行练习。记录回归方程式、相关系数R2 ;2.用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘
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2024-05-28 20:28:29
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