怎么导出sklearn自带的diabetes糖尿病数据集 / 张生荣

python数据分析之用sklearn预测糖尿病

一.数据集描述本数据集内含十个属性列 Pergnancies: 怀孕次数 Glucose:血糖浓度 BloodPressure:舒张压(毫米汞柱) SkinThickness:肱三头肌皮肤褶皱厚度( ...

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都 ...

k-近邻算法概述简单地说,k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. k-近邻算法优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型 ...

在构建模型时,调参是极为重要的一个步骤,因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型.但是应该如何确定参数的值呢?所以这里记录一下选择参数的方法,以便后期复习以及分享. (除了贝叶斯优化等方法)其它简 ...

目录写在前面 1 .covariance.EllipticEnvelope 2 .feature_selection.RFECV 3 .ensemble.ExtraTrees 4 .impute.I ...

本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型,废话不多说,具体如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skle ...

本文实例为大家分享了python基于numpy的线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 class类中包含: 创建数据参数初始化计算输出值,损失值,dw,db预测函数交叉验证函数其中用到的数据 ...

Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库.Infobright是开源的MySQL数据仓库解决方案,引入了列存储方案,高强度的数据压缩,优化的统计计算(类似sum/avg/gro ...

第一步:代码混淆(注意引入的第三方jar) 在新版本的ADT创建项目时,混码的文件不再是proguard.cfg,而是project.properties和proguard-project.txt. ...

本文介绍了webpack4.0打包优化策略整理小结,分享给大家,具体如下: webapck4 新特性介绍-参考资料当前依赖包的版本 1.优化loader配置 1.1 缩小文件匹配范围(include ...

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输 ...

简单版本,按照李航的<统计学习方法>的思路编写数据采用了著名的sklearn自带的iries数据,最优化求解采用了SGD算法. 预处理增加了标准化操作. ''' perceptron c ...

简单的LSTM问题,能够预测一句话的下一个字词是什么固定长度的句子,一个句子有3个词. 使用one-hot编码各种引用 import keras from keras.models import ...

前言本文并不能直接复制到本地看效果,仅提供代码参考 1.使用axios的方式携带请求头token 2.设置响应的数据类型 responseType: "blob" 3.请求成功, ...

目录安装所需的库导入所需库创建模型创建可视化 1.Bar Plot 2.队列图 3.热图 4.瀑布图 5.力图 6.决策图解释一个机器学习模型是一个困难的任务,因为我们不知道这个模型在那个黑 ...

目录 1.首先简述数据挖掘的过程第一步:数据选择第二步:数据预处理第三步:特征值数据转换第四步:模型训练第五步:测试模型+效果评估第六步:模型使用第七步:解释与评价 2.主要的算法模型讲 ...

目录 1.数据集 2.数据拆分 3.线性回归 4.逻辑回归 5.决策树 6.Bagging 7.Boosting 8.随机森林 9.XGBoost 10.支持向量机(SVM) 11.混淆矩阵 12.K ...