pandas划分数据集 / 张生荣

用pandas划分数据集实现训练集和测试集

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例,随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validatio ...

文章开始先讲下交叉验证,这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中,拿出其中的大部分样本进行模型训练,生成模型,留小部分样本用刚建 ...

如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的(哭丧脸),比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手,你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的,自己那小破电脑根本跑不起来.行,你有800 ...

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数 ...

摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载.清理.转换以及重塑.pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化.这节主要对pandas合并数据集的 ...

实例如下: # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from math im ...

上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文. 原始数据集: 变 ...

在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类.在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量.程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点. 这篇文章主要使用决策树 ...

项目介绍背景: DC竞赛比赛项目,运用回归模型进行房价预测. 数据介绍: 数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息. 其中训练数据主要包括 ...

MFCC 梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC). MFCC通常有以下之过程: 将一段语音信号分解为多个讯框. 将语音信号预强化 ...

目录什么是决策树决策树组成节点的确定方法决策树基本流程决策树的常用参数代码实现决策树之分类树网格搜索在分类树上的应用分类树在合成数据的表现什么是随机森林随机森林的原理随机森林常用 ...

一.使用sklearn转换器处理 sklearn提供了model_selection模型选择模块.preprocessing数据预处理模块.decompisition特征分解模块,通过这三个模块能够实 ...

目录逻辑斯蒂回归模型多分类任务 1.ovr策略 2.one vs one策略 3.softmax策略逻辑斯蒂回归模型多分类案例实现逻辑斯蒂回归模型多分类任务上节中,我们使用逻辑斯蒂回归完成了二 ...

目录线性回归使用场景分析: 总结: 线性回归是一种常见的机器学习算法,也是人工智能中常用的算法.它是一种用于预测数值型输出变量与一个或多个自变量之间线性关系的方法.例如,你可以使用线性回归模型 ...

决策树原理:从数据集中找出决定性的特征对数据集进行迭代划分,直到某个分支下的数据都属于同一类型,或者已经遍历了所有划分数据集的特征,停止决策树算法. 每次划分数据集的特征都有很多,那么我们怎么来选择到 ...

一.概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进,ID3选择(属性)树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点.而C4.5引入了新概念"信息增益率",C4.5是选择信息增益率最大的属性作 ...

本文实例讲述了决策树的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 决策树算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据缺点:可 ...

最近邻法和k-近邻法下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知 ...

决策树通常在机器学习中用于分类. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 1.信息增益划 ...