机器学习笔记(四)--sklearn数据集
sklearn数据集
(一)机器学习的一般数据集会划分为两个部分
训练数据:用于训练,构建模型。
测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效。
划分数据的API:sklearn.model_selection.train_test_split
示例代码如下:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split # 使用加载器读取数据并存入变量iris
iris = load_iris()
# 查验数据规模
print(iris.data.shape)
# 用于输入的数据
#print(iris.data)
# 标签
#print(iris.target)
# 对数据进行随机分割 测试数据占总数据的30% 训练数据占总数据的70%
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=30)
print('训练特征值:')
print(x_train)
print('训练目标值:')
print(y_train)
print('测试特征值:')
print(x_test)
print('测试目标值:')
print(y_test)
(二)转换器
fit_transform等价于 fit+transform
fit_transform()函数输入数据直接转换。
fit()函数输入数据,但不做事。计算平均值,方差等
transform()函数进行数据的转换。
(三)估计器
在sklearn中,估计器(estimator)是一类实现了算法的API。
1.用于分类的估计器:
sklearn.neighbors k-近邻算法
sklearn.naive_bayes 贝叶斯
sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归
sklearn.tree 决策树与随机森林
2.用于回归的估计器
sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归
sklearn.linear_model.Ridge 岭回归
机器学习笔记(四)--sklearn数据集的更多相关文章
- Python机器学习笔记:sklearn库的学习
网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常 ...
- 【学习笔记】sklearn数据集与估计器
数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分: 训练数据:用于训练,构建模型 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效 训练数据和测试数据常用的比例一般为:70%: 30%, 80%: 2 ...
- 机器学习笔记2 – sklearn之iris数据集
前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻 ...
- Python机器学习笔记 使用sklearn做特征工程和数据挖掘
特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处 ...
- 机器学习笔记5-Tensorflow高级API之tf.estimator
前言 本文接着上一篇继续来聊Tensorflow的接口,上一篇中用较低层的接口实现了线性模型,本篇中将用更高级的API--tf.estimator来改写线性模型. 还记得之前的文章<机器学习笔记 ...
- Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测
Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何 ...
- Sklearn数据集与机器学习
sklearn数据集与机器学习组成 机器学习组成:模型.策略.优化 <统计机器学习>中指出:机器学习=模型+策略+算法.其实机器学习可以表示为:Learning= Representati ...
- 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 ...
- 官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四
官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras 版权声明: ...
随机推荐
- MySQL学习2---索引
MySQL 索引 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 索引分单列索引和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引, ...
- 一个合约访问另一个合约中的mapping
参考链接:https://ethereum.stackexchange.com/questions/13616/accessing-a-public-mapping-within-a-contract ...
- Ubuntu解决sudo: source: command not found错误
Ubuntu Server上执行以下命令,可以看到默认打开的文件数限制为1024个. $ ulimit -n 1024 编辑/etc/profile配置文件,在最后添加一行: ulimit -SHn ...
- Java 设计模式系列(十三)模板方法
Java 设计模式系列(十三)模板方法 模板方法模式是类的行为模式.准备一个抽象类,将部分逻辑以具体方法以及具体构造函数的形式实现,然后声明一些抽象方法来迫使子类实现剩余的逻辑.不同的子类可以以不同的 ...
- 第十届国际用户体验创新大赛携Mockplus走进校园
今日立夏,万木并秀,生生不息,第十届国际用户体验创新大赛即将拉开序幕.5月5日下午,一场用户体验设计经验分享活动携带众多嘉宾降临成都理工大学,为西南赛区首站赛事宣讲. 本次宣讲活动邀请了华为技术有限公 ...
- jquery怎么根据后台传过来的值动态设置下拉框、单选框选中
$(function(){ var sex=$("#sex").val(); var marriageStatus=$("#marriageStatus").v ...
- 【转】C中的静态存储区和动态存储区
一.内存基本构成 可编程内存在基本上分为这样的几大部分:静态存储区.堆区和栈区.他们的功能不同,对他们使用方式也就不同. 静态存储区:内存在程序编译的时候就已经分配好,这块内存在程序的整个 ...
- 封装MongoDB的 asp.net 链接类
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using MongoDB; /// <summary>// ...
- Provider 模式
Provider 模式:为一个API进行定义和实现的分离. 常见场景:DBPrider切换,第3方集成API切换 以发邮件为例: Email Provider Config: public abstr ...
- mysql my.cnf优化
[mysqld] lower_case_table_names = 1sql_mode = STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION skip_name_r ...