random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机

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

1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0)  # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False)  # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数, shuffle表示是否进行打乱数据 3. r

在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方

在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN.要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解.集合这两者,就可以玩转DBSCAN了. 2. DBSCAN

在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结. 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类.因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理. 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子节点的最大CF数L, 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T.这三个参数定了,CF Tree的

原文网址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻译:Tacey Wong 时间: 2016-9-25 本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具. 在这一章节我们将会看到: 如何加载文件内容及目录 如何提取适合机器学习的特征向量 如何训练一个线性模型来进行分类 如何使用网格搜索策略在特

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo

机器学习课程的一个实验,整理出来共享. 原理很简单,优化方法是用的梯度下降.后面有测试结果. # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后

It shows how to use RBFSampler and Nystroem to approximate the feature map of an RBF kernel for classification with an SVM on the digits dataset. Results using a linear SVM in the original space, a linear SVM using the approximate mappings and using

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十一:异构数据源的特征联合 Datasets can often contain components of that require different feature extraction and processing pipelines. This scenario might occur when: 1.Your dataset consists of heterogeneous data types (e.g. raster image

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化

本例将展示使用多输出评估期来实现图像完成.目标是根据给出的上半部分人脸预测人脸的下半部分. 第一列展示的是真实的人脸,接下来的列分别展示了随机森林,K近邻,线性回归和岭回归对人脸下半部分的预测. # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from sklearn.uti

本例将会展示对确实值进行填充能比简单的对样例中缺失值进行简单的丢弃能获得更好的结果.填充不一定能提升预测精度,所以请通过交叉验证进行检验.有时删除有缺失值的记录或使用标记符号会更有效. 缺失值可以被替换为均值,中值,或使用strategy超参数最高频值.中值是对于具有可以主宰的高强度值数据是有较好鲁棒性的评估期(注:可以住在结果的高强度值一个更用用的名字是---长尾). 脚本输出: 整个数据集得分 = 0.56 不包含有缺失值的记录的得分 = 0.48 经过缺失值填充之后的得分 = 0.57 在