-
用所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練可能會(huì)適得其反，不僅模型復(fù)雜化，且準(zhǔn)確度不一定更高
評(píng)估思想：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)分離
判斷模型的準(zhǔn)確率：比較預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果，正解的比例占到多少
from sklearn.metrics import accuracy_scoreprint(accuracy_score(y,y_pred))
查看全部 -
分類問(wèn)題場(chǎng)景：垃圾郵件、三類或兩類以下的品種的分類
分類算法：K近鄰、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯
調(diào)用KNN模型：from sklearn.neighbors import KNeighborsclassifier
創(chuàng)建一個(gè)KNN模型實(shí)例knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
模型訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）：knn.fit(X,y)
模型預(yù)測(cè)：knn.predict([[1,2,3,4]])
)
查看全部 -
加載數(shù)據(jù)集：from sklearn import datasets
加載數(shù)據(jù)集中的iris：iris = datasets.load_iris()
查看全部1 采集 收起 來(lái)源：數(shù)據(jù)預(yù)處理：iris數(shù)據(jù)介紹、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)展示、維度確認(rèn)2020-07-09
-
為什么不能自動(dòng)保存。。。。
查看全部 -
scikit-learn?是python?專門針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的開源框架
jupyter notebook?是基于web的應(yīng)用程序，可視化強(qiáng)，可單獨(dú)測(cè)試某個(gè)代碼塊
查看全部 -
?監(jiān)督式學(xué)習(xí)：有固定結(jié)果
非監(jiān)督式學(xué)習(xí)：無(wú)固定結(jié)果
查看全部 -
繪制圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化
pandas：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析套件
scikit-learn：強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析建模庫(kù)
keras：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
查看全部 -
好先進(jìn)查看全部
-
監(jiān)督式學(xué)習(xí)
非監(jiān)督式學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
查看全部 -
python安裝
3.7.4最新版本
anaconda
Anaconda Distribution
查看全部 -
安裝python
安裝Anaconda
新建開發(fā)環(huán)境，安裝numpy，scikit-learn庫(kù)
新建開發(fā)環(huán)境conda create -n env_name?
安裝numpy庫(kù)pip(conda) install package_name
Jupyter notebook界面優(yōu)化
https://github.com/dunovank/jupyter-themes
界面設(shè)置
jt -t oceans16 -f fira -fs 17 -cellw 90% -ofs 14 -dfs 14 -T
查看全部 -
Jupyter notebook
開源的web應(yīng)用程序，旨在方便開發(fā)者創(chuàng)建和共享代碼文檔。用戶可以在里面寫代碼，運(yùn)行代碼，查看結(jié)果，并在其中可視化數(shù)據(jù)
特點(diǎn)：
允許把代碼寫入獨(dú)立的cell中，然后單獨(dú)執(zhí)行。用戶可以在測(cè)試項(xiàng)目時(shí)單獨(dú)測(cè)試特定代碼塊，無(wú)需從頭開始執(zhí)行代碼
基于web進(jìn)行交互開發(fā)，非常方便
查看全部 -
Scikit-learn
Python語(yǔ)言中專門針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用而發(fā)展起來(lái)的一款開源框架（算法庫(kù)），可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理，分類，回歸，降維，模型選擇等常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
特點(diǎn)：
集成了機(jī)器學(xué)習(xí)中各類成熟的算法，容易安裝和使用，樣例豐富，教程和文檔也非常詳細(xì)
不支持Python外的語(yǔ)言，不支持深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
https://scikit-learn.org/stable/
查看全部 -
面向過(guò)程：所有的過(guò)程全部走一遍 面向?qū)ο螅好恳徊糠帜K化調(diào)用
查看全部 -
準(zhǔn)確率? (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
錯(cuò)誤率 （FP+FN）/(TP+TN+FP+FN)
召回率? ? TP/(TP+FN)
特異度? ? TN/(TN+FP)
精確率? ?TP/(TP+FP)
F1分?jǐn)?shù)? ? 2*精確率*召回率/(精確率+召回率)
查看全部
舉報(bào)