转自:https://blog.csdn.net/az9996/article/details/86616668 在学习机器学习的过程中,常常遇到random_state这个参数,下面来简单叙述一下它的作用.作用:控制随机状态. 原因:为什么需要用到这样一个参数random_state(随机状态)? 在此先简单罗列三种情况:1.在构建模型时: forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)forest.fit(X…

SVC(random_state=0)里有参数 random_state random_state 相当于随机数种子,下面会有代码来解释其作用.图中设置了 random.seed() 就相当于在 SVC 中设置了 random_state. 没有设置 random.seed(),每次取得的结果就不一样,它的随机数种子与当前系统时间有关. import random for i in range(10): print(random.randint(1,20)) 第一次运行结果: 6 5 4 6 第…

简化版代码 from sklearn import datasets import numpy as np #获取data和类标 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,[2,3]] y = iris.target #测试样本和训练样本三七分 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,…

原文:https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/ Introduction Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地.很多公司会拿出自家的数据并提供奖金,在 Kaggle 上组织数据竞赛.我最近完成了第一次比赛,在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位(~ 5%).因为是第一次参赛,所以对这个成绩我已经很满意了.在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外,还会显示的…

学习内容: 1.CART树 2.算法原理 3.损失函数 4.分裂结点算法 5.正则化 6.对缺失值处理 7.优缺点 8.应用场景 9.sklearn参数 1.CART树 CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树.由于CART算法构成的是一个二叉树,它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”,即使一个feature有多个取值,也是把数据分为两部分.在CART算法中主要分为两个步骤 将样本递归划…

一.比赛概述 不同比赛有不同的任务,分类.回归.推荐.排序等.比赛开始后训练集和测试集就会开放下载. 比赛通常持续 2 ~ 3 个月,每个队伍每天可以提交的次数有限,通常为 5 次. 比赛结束前一周是一个 Deadline,在这之后不能再组队,也不能再新加入比赛.所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交. 一般情况下在提交后会立刻得到得分的反馈.不同比赛会采取不同的评分基准,可以在分数栏最上方看到使用的评分方法. 反馈的分数是基于测试集的一部分计算的,剩下的另一…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和…

本文转载自如何在 Kaggle 首战中进入前 10% 转载仅出于个人学习收藏,侵删 Introduction 本文采用署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎 3.0 中国大陆许可协议进行许可.著作权由章凌豪所有. Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地.很多公司会拿出自家的数据并提供奖金,在 Kaggle 上组织数据竞赛.我最近完成了第一次比赛,在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位(~ 5%).因为是第一次参赛,所以对这个成绩我已经很满意了.在 Kaggle 上一次…

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 mnist = fetch_mldata('MNIST original', transpose_data=True, data_home='files') print(mnist) # *DESCR为description,即数据集的描述 # *CLO_NAMES为列名 # *target键,带有标记的数…