-
数据分析案例-基于随机森林对影响xyk审批结果和用户信用等级的特征分析
目录 xyk审核结果特征分析 原始数据 加载数据 数据处理 建模 绘制ROC曲线 特征重要性评分 用户信用等级的特征分析 原始数据 加载数据 数据处理 建模 构建模型 画混淆矩阵图 特征重要性评分 特征可视化 xyk审核结果
-
(小记)Lableme 的json转txt用于yolo5训练
Win10 Labelme标注数据转为YOLOV5 训练的数据集亲测有效。 但仅对打框有效。 注意 from sklearn.model_selection import train_test_split 需要安装相关的包。 可参考机器学习
-
数据分析案例-基于随机森林对影响xyk审批结果和用户信用等级的特征分析
目录 xyk审核结果特征分析 原始数据 加载数据 数据处理 建模 绘制ROC曲线 特征重要性评分 用户信用等级的特征分析 原始数据 加载数据 数据处理 建模 构建模型 画混淆矩阵图 特征重要性评分 特征可视化 xyk审核结果
-
机器学习之混淆矩阵 confusion
1.这里介绍由 sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay 所给出的关于混淆矩阵的一个小例子,来进行理解混淆矩阵及如何应用混淆矩阵来对数据进行分析 2.先了解混淆矩阵的一些基本信息&a
-
词云图:由python 机器学习和Jieba +spsspro绘图实现
1.使用的软件 python Python 3.9.12 Pycharm PyCharm Community Edition 2020.2.1(其他版本pycharm也行) Spsspro sps
-
python 中,sklearn包下的f1
sklearn.metrics.f1_score官网链接sklearn.metrics.f1_score — scikit-learn 1.0.2 documentation sklearn.metrics.f1_score(y_true,
-
【机器学习8】SVM案例1——识别手写数字
【机器学习8】SVM案例1——识别手写数字 Recognizing hand-written digits """Recognizing hand-written digitsThis example show
-
sklearn sklearn中KFold
sklearn sklearn中KFold()的具体用法
-
Numpy数组与矩阵运算
目录 前言: 创建数组对象 数组属性:ndarray(数组)是存储单一数据类型的多维数组。 数组创建: 创建数组并查看数组属性:
-
机器学习(正在更新)
目录 第二章 2.1线性回归 2-2代价函数(类似误差一样) 2.5-2.6 梯度下降算法,梯度下降算法理解 2.3 线性回归的梯度下降Batch梯度下降 第四章 &a
-
机器学习之线性回归的简单使用
1.下方例子是sklearn中的官方案例,其中仅使用到了10个特征元素中一个特征元素(可理解为x_1),故而其线性回归方程倒也简单,
-
机器学习
数据的降维 简介VariancerThreshouldsklearn降维APIPCA(主成分分析)简介 特征选择原因: 冗余:部分特征的相关度高,容易消耗计算性能 噪声࿱
-
机器学习环境的搭建
机器学习环境的搭建 WindowsPython3 Python3下载地址 python 环境设置安装 尽量安装在自定义目录下,方便查找,其他选项都用默认值就行. 安装成功后, cmd里输入python校验.下载用于机器学习的虚拟
-
4.5 模型保存和加载
1. sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib 保存:joblib.dump(rf, test.pkl)加载:estimato
-
决策树算法--DecisionTreeClassifier类
目录 主要参数criterionsplittermax_depthmin_sample_splitsmin_samples_leafmax_featuresmax_leaf_nodes类属性classes_feature_importa
-
【人工智能之手写字体识别】机器学习及与智能数据处理之降维算法PCA及其应用手写字体识别
文章目录 降维算法PCA及其应用利用PCA算法实现手写字体识别,要求:实验步骤1. 导入数据集2. 实现手写数字数据集的降维;3. 比较两个模型(6
-
训练线性回归模型 --- “闭式”解方法、梯度下降(GD)
目录 1.训练前你需要了解 简单说,线性模型就是对输入特征加权求和,再加上一个我们称为偏置项(也称为截距项)的常数向量化的形式:
-
pandas+sklearn数据预处理之缺失值处理
1. 查找缺失值df.isnull() # 查看空缺值,可以识别 nullNoneNandf.isnull().any(axis0) # 查看每行是否有空缺值df.isnull().any(axis1)
-
日常学习记录——skope-rules检测零售信用额度违约示例代码迁移
1 检测零售信用额度违约示例 SkopeRules找到高精度的逻辑规则并融合它们。通过将分类和回归树拟合到子样本来完成查找良好的规则。拟合树定义一组规则(每个树节点定义一个规则);然后从袋子里测试