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n_values：定性特征的值数量，若为auto则直接从训练集中获取，若为整数则表示所有定性特征的值数量+1，若为数组则分别表示每个定性特征的数量+1categorical_features：定性特征的掩码或下标active_features_：有效值（在n_values为auto时有用），假设A属性取值范围为（1，2，3），但是实际上训练样本中只有（1，2），假设B属性取值范围为（2，3... 阅16 转0 评0 公众公开 20-08-10 15:09 |
另一方面，Gradient Tree Boosting的子模型都拥有较低的方差，整体模型的训练过程旨在降低偏差，故其需要较多的子模型（n_estimators默认值为100）且子模型为弱模型（max_depth的默认值为3），但是降低子模型间的相关度不能显著减少整体模型的方差（max_features的默认值为None）。2.2 参数对整体模型性能的影响。在设定“子模型数”（n_estima... 阅42 转0 评0 公众公开 20-08-10 14:46 |
使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit方法居然和模型训练方法fit同名（不光同名，参数列表都一样），这难道都是巧合？但是纯粹使用sql语句来进行特征处理是很勉强的，除去特征提取以外，我又造了一回... 阅42 转0 评0 公众公开 20-08-10 14:45 |
1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制直方图 4 def drawHist(heights): 5 #创建直方图 6 #第一个参数为待绘制的定量数据，不同于定性数据，这里并没有事先进行频数统计 7 #第二个参数为划分的区间个数 8 pyplot.hist(heights, 100) 9 pyplot.xlabel(''''''''Heights'''''''... 阅62 转0 评0 公众公开 20-08-10 14:40 |
SVC(C=1.0, kernel=''''''''rbf'''''''', gamma=0.5)clf_rbf1 = svm.SVC(C=1.0, kernel=''''''''rbf'''''''', gamma=1)plt.figure(figsize=(12,10),dpi=140)clfs = [clf_linear, clf_poly, clf_rbf, clf_rb... 阅120 转0 评0 公众公开 20-07-03 14:18 |
Python实现回归评估指标sse、ssr、sst、r2、r等。mae： 359.2171428571428mape： 109.14431827903451mse： 193251.1310857142r： nanr2： -9.395675629275434rmse： 439.60337929287374sse： 12174821.258399995ssr： 15998947.858399985sst： 1171142.8571428566count： 63predictionMean： 690.1595238095236yMean： 330.94238095238126. 阅1572 转2 评0 公众公开 20-07-02 11:03 |
np.abs(x) np.fabs(x)np.cos(x) np.cosh(x) np.sin(x) np.sinh(x) np.tan(x) np.tanh(x)数据的维度:一维、多维、高维ndarray类型属性、创建和变换数组的索引 和切片.ndim .reshape(shape).shape .resize(shape).size .swapaxes(ax1,ax2).dtype .flatten() .itemsizenp.arange(n)np.ones(shape)np.zeros(shape)np.full(shape,val)np.eye(n)np.on... 阅224 转0 评0 公众公开 20-06-11 19:41 |
pip install pyinstaller强烈建议使用 pip 在线安装的方式来安装 PyInstaller 模块，不要使用离线包的方式来安装，因为 PyInstaller 模块还依赖其他模块，pip 在安装 PyInstaller 模块时会先安装它的依赖模块。在 PyInstaller 模块安装成功之后，在 Python 的安装目录下的 Scripts(D:\Python\Python36\Scripts) 目录下会增加一个 pyinstaller.e... 阅47 转0 评0 公众公开 20-06-04 10:08 |
我们先看下本章关于DataFrame我们会接触到的知识点猫看见偶像说一、创建（pd.DataFrame）猫看见偶像说。文本字符串数据处理之前，一定要先转为字符（.str）再进行处理五、索引设置和索引提取数据（loc / iloc）猫看见偶像说。所以iloc则是依据位置索引进行取数，没有i的则是按照名称进行提取数据六、数据的查询、修改和分组计算猫看见偶像说最... 阅38 转0 评0 公众公开 20-05-29 14:04 |
随机森林（Random Forest）详解（转）“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。具体的随机森林介绍可以参见随机森林主页：Random Forest。随机森林中每一棵树都可以看做是一棵CART（分类回归树），这里假设森林中有5棵CART树，总特征个数N=... 阅348 转0 评0 公众公开 20-05-22 16:41 |
