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sklEArn BAgging

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

sklearn中决策树分为DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor,所以用的算法是CART算法,也就是分类与回归树算法(classification and regression tree,CART),划分标准默认使用的也是Gini,ID3和C4.5用的是信息熵,为何要设置成ID3或者C4...

sklearn中的iris数据集有5个key:[‘target_names’, ‘data’, ‘target’, ‘DESCR’, ‘feature_names’] (150L, 4L)data[0]:[ 5.1 3.5 1.4 0.2...

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

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。

报错信息说明问题出在scipy包的sparse部分。 建议重新安装一下scipy,或者找一些例子测试一下scipy包的功能。

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。

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...

sudo pip install sklearn

在Python中,出现'no module named sklean'的原因是,没有正确安装sklean包。可以使用pip包管理器来安装包,pip包管理器会自动安装包所依赖的包而无需额外手动安装,因此十分方便。使用pip包管理器安装包的方法如下: 在命令行中输入: 1 pip in...

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