sklearn
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【机器学习】详细解析Sklearn中的StandardScaler—原理、应用、源码与注意事项
【机器学习】详细解析Sklearn中的StandardScaler—原理、应用、源码与注意事项 🌈 个人主页:高斯小哥 🔥 高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视…
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【机器学习】进阶学习:详细解析Sklearn中的MinMaxScaler—原理、应用、源码与注意事项
【机器学习】进阶学习:详细解析Sklearn中的MinMaxScaler—原理、应用、源码与注意事项 这篇文章的质量分达到了97分,虽然满分是100分,但已经相当接近完美了。请您耐…
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Python 训练集、测试集以及验证集切分方法:sklearn及手动切分
目录 需求目的:针对模型训练输入,按照6:2:2的比例进行训练集、测试集和验证集的划分。当前数据量约10万条。如果针对的是记录条数达上百万的数据集,可按照98:1:1的比例进行切分…
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如何基于stable diffusion训练出自己的模型,给出详细的python代码
首先,基于 stable diffusion 训练自己的模型需要了解 stable diffusion 的原理和基本操作。 Stable diffusion 是一种基于最小化相对熵…
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sklearn笔记:AgglomerativeClustering
1 方法介绍 sklearn.cluster.AgglomerativeClustering( n_clusters=2, *, affinity=’deprecated’, me…
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机器学习实战-SVM模型实现人脸识别
文章目录 SVM建模进行人脸识别案例 1、导包 2、加载数据集 3、直接使用SVM模型建模 4、数据可视化 5、网络搜索优化确定最佳性能 6、使用最佳性能SVM建模 7、优化后的数…
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白葡萄酒/红葡萄酒质量分析与预测(PCA+MLPClassifier)100%
白葡萄酒质量数据集 数据来自于:https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html 导包 import numpy…
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【机器学习技巧】回归模型的几个常用评估指标(R2、Adjusted-R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE)及其在sklearn中的调用方式
目录 回归模型评估的两个方面 1. 预测值的拟合程度 2. 预测值的准确度 以糖尿病数据集的回归模型为计算示例-计算各指标 1. 决定系数R2 1.1 R2求解方式一—…
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Anaconda☀利用机器学习sklearn构建模型与实现丨第一课
1️⃣了解什么是机器学习 2️⃣了解机器学习sklearn库的简介、安装 3️⃣掌握使用sklearn转换器处理数据的方法 4️⃣构建并评价线性回归模型 认识机器学习🔥 1.1机器…
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from sklearn.externals import joblib导入报错
sklearn是机器学习初学者在机器学习时使用的最重要的一个包。 它基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotl…