sklearn3_svc分类器预测
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)
https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share
svc分类器预测
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jan 6 17:47:24 2018 @author: daxiong
""" from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
iris = datasets.load_iris() clf = SVC() clf.fit(iris.data, iris.target) list(clf.predict(iris.data[:3]))
'''
Out[34]: [0, 0, 0]
''' #clf.fit(iris.data, iris.target_names[iris.target])
#list(clf.predict(iris.data[:3]))
'''Out[32]: ['setosa', 'setosa', 'setosa']''' clf.predict(([ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],))
'''
Out[71]: array([0])
''' clf.predict(([ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[ 4.9, 3. , 1.4, 0.2]))
''' array([0, 0])'''
https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)

sklearn3_svc分类器预测的更多相关文章
- 机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值
分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 一 roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性 ...
- 用cart(分类回归树)作为弱分类器实现adaboost
在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分 ...
- 随机分类器的ROC和Precision-recall曲线
随机分类器,也就是对于一个分类问题,随机猜测答案.理论上,随机分类器的性能是所有分类器的下界.对随机分类器的理解,可以帮助更好的理解分类器的性能指标.随机分类器的性能也可以作为评价分类器的一个基础.所 ...
- R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价
笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetiv ...
- Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测
Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进 ...
- 【cs231n】图像分类-Nearest Neighbor Classifier(最近邻分类器)【python3实现】
[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8735908.html 图像分类: 一张图像的表示:长度.宽度.通道(3个颜色通道 ...
- libsvm 用在 婚介数据集中 预测 用户配对
分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,4 ...
- ROC曲线是通过样本点分类概率画出的 例如某一个sample预测为1概率为0.6 预测为0概率0.4这样画出来,此外如果曲线不是特别平滑的话,那么很可能存在过拟合的情况
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operat ...
- Hand on Machine Learning 第三章:分类器
1. 获取数据 使用MNIST数据集练习分类任务 from sklearn.datasets import fetch_mldata from scipy.io import loadmat mnis ...
随机推荐
- 利用fadeTo改变元素的不透明度代码
有很多的图片网站中有这样的一种效果:鼠标划过某个元素的时候,与他同级的其他元素的透明度会降低,突出显示这个元素,比如聚美优品的网站就多少用到了这个特效,效果图如下: 不多说,干货代码如下: html部 ...
- delphi FMX APP程序图标,闪屏,程序名
- Win7自带的系统备份还原功能如何去使用?
很多用户都会反映Win7系统使用过程中会出现系统或应用程序方面的小故障,针对这些小问题,再选择进行电脑系统的重装就有些过于麻烦了. 其实Win7系统内带有系统备份和还原的功能,可以在电脑系统出现小问题 ...
- casperjs 源码
1.首当其冲github 地址: https://github.com/casperjs
- A主机ping B主机发生了什么?
计算机网络面试题:A主机ping B主机发生了什么? 众所周知,ping命令使用的是ICMP协议包,那么A主机ping B主机到底发生了什么呢? 1 ping介绍 ping(Packet Intern ...
- git fetch, merge, pull, push需要注意的地方
在git操作中,我们经常会用到fetch, merge, pull和push等命令,以下是一些我们需要注意的地方. 给大家准备了参考资料: 1. Whatʼs a Fast Forward Merge ...
- SpringData JPA 在解析实体类字段时驼峰自动添加下划线问题
参考地址:https://my.oschina.net/javamaster/blog/2246886 SpringData JPA 使用的默认命名策略是: ImprovedNamingStrateg ...
- 《Python基础教程》第一章:基础知识
如果希望只执行普通的除法,可以在程序前加上以下语句:from __future__ import division.还有另外一个方法,如果通过命令行运行Python, 可以使用命令开关-Qnew.此时 ...
- zsh使用技巧(WIP)
看了这个问题也关注这个问题很久了,很多人介绍的都是oh-my-zsh(一下简称omz)的一些特征.不可否认这是一个很优秀的框架,但zsh的世界不应该全是omz.这个回答,我想介绍一下zsh原生自带的一 ...
- 【Wince-自定义控件】ImageButton 带图片、文字
1.看图 可以实现MouseDown改变背景颜色或背景图片. 遗憾是没有实现键盘触发按钮事件. 2.选择继承自Control基类 public class ImageButton : Control ...
