机器学习测试笔记（26）——自动特征选择（下）
2基于模型特征选择(SelectFromModel)基于模型特征选择，使用sklearn.feature_selection.SelectFromModel类。我们用随机森林模型进行特征选择。from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.ensemble import RandomForestRegresso....
机器学习测试笔记（26）——自动特征选择（上）
自动特征选择包括：单一变量法(univariate)、基于模型特征选择(SelectFromModel)和迭代特征选择（RFE）。1单一变量法(univariate)我们从网易财经频道下载股票交易数据，通过下面代码进行处理。def dealdata(mydata): if str(mydata)[-1]=='%': try: return(float(str(mydata)[:-1])/100)....
机器学习测试笔记（24）——综合_学习曲线
1 画学习曲线1.1函数和类调用图1.2 代码class LearningCurve: def__init__(self,data): self.data = data #定义一个绘制学习曲线的函数 defplot_learning_curve(self,estimator, title,X,y,ylim=None,cv=None,n_jobs=2,train_si...
机器学习测试笔记（23）——综合_拟合线
1 画拟合线1.1函数和类调用图1.2 代码class Line: #画线 defdraw_line_base(self,X,y,clf): Z = np.linspace(-3,3,200).reshape(-1,1) plt.scatter(X,y,c='b',s=60) try: plt.plot(Z,clf.predict(Z),c='k') except Exception a...
机器学习测试笔记（22）——综合_散点图（下）
4.3 决策树输出DecisionTreeClassifier 训练集得分(max_depth=1): 63.39% 测试集得分(max_depth=1):65.79% 训练集得分(max_depth=3): 86.61% 测试集得分(max_depth=3):71.05% 训练集得分(max_depth=5): 88.39% 测试集得分(max_depth=5):68.42%（过拟合） Dec....
机器学习测试笔记（22）——综合_散点图（上）
1.引入算法头from sklearn import datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.svm importSVC,SVR,LinearSVC,LinearSVR from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor from....
机器学习测试笔记（20）——集成学习
1．概念集成学习将多个训练的基础学习器进行结合，优化为更先进的学习器。集成学习模型的方式大致为以下几个：bagging、boosting、voting、stacking。它的特点是：初始化，对m个训练样本的数据集(不同颜色代表不同数据集)，给每个样本分配初始权重(圆点越大，权重越大)；使用带权重的数据集训练处一个弱学习器；对弱学习器训练的错误样本增加权重；新的带权重的数据集训练处下一个弱学习器；....
机器学习测试笔记（19）——聚类
1.概念在有监督学习中分组叫做分类。它是有标签的，比如苹果可以分为：国光苹果、红香蕉苹果、阿克苏苹果…，而在无监督学习中分组叫做聚类，他是没有标签的，它把相同的元素分为一组。在聚类中，分类后的每一组叫做簇。 2.K均值聚类2.1 概念k均值聚类算法(k-means clustering....
机器学习测试笔记（18）——降维（下）
3.非负矩阵分解3.1 概念非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization : NMF)。矩阵分解：一个矩阵A分解为A=B1*B2*…*Bn。非负矩阵分解：矩阵分解,矩阵A、 B1…Bn中元素均为非负。3.2 代码通过fromsklearn.decomposition.NMF方法来实现。from sklearn.decomposition import NMF ....
机器学习测试笔记（18）——降维（上）
1.降维解决能问题降维解决能问题：缓解维度灾难问题；压缩数据的同时让信息损失最小化；理解低维度更容易。有些特征的意义不大，可以通过降维来解决2. 主生成分析2.1 概念主生成分析(Principal CpmponentAnalysis:PCA)。无监督线性降维，用于数据压缩、消除冗余和消除噪音。对图书价格关注程度不是很重要，可以通过成分1——成分2进行降维。映射到蓝色后方差最小。2.2数学意义X....
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