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sklEArn BAgging

dlines promise

rpart包,rpart包是官方的一个包,它的功能就是实现递归分割和回归树。 party包,关于递归分割更为详细的包,它包含了Bagging方法,可以产生条件推断树(conditional inference tree)等; randomForest包,实现了分类与回归树的随机森林(rando

sudo pip install sklearn

你的是不是想问,类似lr.score(x_test,y_test)为啥里面是测试数据,而不是预测数据,如果是这个意思的话,是这个原因,lr是已经建立的模型,我们需要用测试数据检验这个模型好不好。

下面以SVR为例吧: >>> clf = svm.SVR() #创建模型 >>> clf.fit(X, y) #训练模型 >>>clf.predict([[1, 1]]) #做预测,得到预测结果

给你提供个思路吧,我也没实现过。 randomforeast模型有estimators_属性,可以获取到各个树,对每一个树,又有tree_属性,可以获取到每个树的结构,用这些信息作图。

sudo pip install sklearn

1首先需要安装Cython,网上下载后进行本地安装pythonsetup.pyinstall2下载Sklearn包,进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错,如cannotimportmurmurhash3_32,最终本地安装成功)3安装后可用nosetests-vsklearn来进行测试

1、概述 在实验数据分析中,有些算法需要用现有的数据构建模型,如卷积神经网络(CNN),这类算法称为监督学习(Supervisied Learning)。构建模型需要的数据称为训练数据。 模型构建完后,需要利用数据验证模型的正确性,这部分数据称为测试数...

不知是我孤陋寡闻,还是楼主讲得不够详细,我未能理解题目的意思,^_^

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