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2021-10-02

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、k近邻算法二、代码展示 结果展示总结 前言 一、什么是K近邻算法 简单地说k近邻算法采用不同特征值之间的距离方法进行分类 k-近邻算法的核心思想为:对于一个给定的训练集,当新的样本到来时,

Matlab:将数据按比例随机划分

将10行数据随机划分为5份,将其中1份作为测试集,另4份作为训练集 1. 随机生成10维1:5等数量随机数 m = 10; k=5; data = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;10]; indices = crossvalind('Kfold',m,k) output indices = 10×1 1 2 1 3 2 4 5 5 4

干货 | 教你一文掌握数据预处理

数据分析一定少不了数据预处理,预处理的好坏决定了后续的模型效果,今天我们就来看看预处理有哪些方法呢? 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍: 常用方法 Numpy部分 Pandas部分 Sklearn 部分 处理文本数据 一、常用方法1、生成随机数序列 ra

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knn 分类Helen数据集

knn流程 数据读取 数据归一化 knn实现 数据分析 以数据的前两项特征对数据进行划分得到以下散点图: 具体实现 import numpy as np def read_data(path): lines=path.readlines() data=[] label=[] for line in lines: line=line.split()

基于R语言做决策树和随机森林(3)

上节我们介绍了随机森林的一些简单情况和使用R语言做二分类结局变量的随机森林模型分析,今天我们继续来介绍为连续变量结局变量的随机森林模型分析,废话不多说,立即开始,使用的数据为SPSS自带的大气层臭氧的数据集,主要描述的是臭氧浓度和大气一些相关指标的情况,因为有些数据是非

Sklearn语法(1)——fit,transform和fit_transform的区别

引言 fit和transform没有任何关系,仅仅是数据处理的两个不同环节,之所以出来fit_transform这个函数名,仅仅是为了写代码方便,会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit,fit相对于整个代码而言,为后续API服务。fit之后,然后调用各种API方法,transform只是其中一个API方法

Python+Spark2.0+hadoop学习笔记——Python Spark MLlib Naive Bayes二分类

朴素贝叶斯是一种经典的分类方法,其原理在高中或大学的概率论部分学习了很多了,下面开始介绍在Spark环境下使用MLlib来使用Naive Bayes来对网站性质进行分类判断。 第一步:导入库函数 import sys from time import timeimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pysp

Python+Spark2.0+hadoop学习笔记——Python Spark MLlib逻辑斯蒂回归二分类

同上一部分的内容,在进行二分类问题时,逻辑斯蒂回归也是一种常用的分类方法。逻辑斯蒂回归使用了一个Sigmoid函数来作为核心的内容来实现分类的思想,接下里介绍在Pyspark中使用MLlib来实现逻辑斯蒂回归。 第一步:导入需要的库函数 import sys from time import timeimport pandas as p

(十三)GBDT模型用于评分卡模型python实现

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型本文主要总结以下内容: GBDT模型基本理论介绍GBDT模型如何调参数GBD

朴素贝叶斯原理、实例与Python实现

初步理解一下:对于一组输入,根据这个输入,输出有多种可能性,需要计算每一种输出的可能性,以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出。 那么,如何来解决这个问题呢? 贝叶斯给出了另一个思路。根据历史记录来进行判断。 思路是这样的: 1、根据贝叶斯公式:P(输出|输入)=P(输入|输出)*P(输出)/P(输

朴素贝叶斯法(naive Bayes algorithm)

对于给定的训练数据集,朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 一、目标 设输入空间是n维向量的集合,输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}。X是定义在上的随机变量,Y是定义在上的随机变量。P(X