sklearn多分类可视化 / 张生荣

使用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价操作

今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score). 对于这个需求 ...

本文实例为大家分享了python sklearn分类算法模型调用的具体代码,供大家参考,具体内容如下实现对'NB', 'KNN', 'LR', 'RF', 'DT', 'SVM','SVMCV', ...

目录 ROC曲线绘制要点(仅记录) 提取数据(标签值和模型预测值) 多分类的ROC曲线画出来并不难 ROC曲线绘制要点(仅记录) 1.ROC用于度量模型性能 2.用于二分类问题,如若遇到多分类也以二分 ...

机器学习中非常重要的一环就是数据的可视化分析,从源数据的可视化到结果数据的可视化都离不开可视化工具的使用,sklearn+matplotlib的组合在日常的工作中已经满足了绝对大多数的需求,今天主要介 ...

源起: 1.我要做交叉验证,需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例,直接用sklearn提供的KFold并不能满足这个需求. 2.将生成的交叉验证数据集保存成CSV文件,而不是直接用sklea ...

PCA简介主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是最常用的一种降维方法,通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用作数据压缩和预处理等.矩阵的主成分就是其协方 ...

本文实例讲述了Python使用sklearn库实现的各种分类算法简单应用.分享给大家供大家参考,具体如下: KNN from sklearn.neighbors import KNeighborsCl ...

本文实例讲述了Python基于sklearn库的分类算法简单应用.分享给大家供大家参考,具体如下: scikit-learn已经包含在Anaconda中.也可以在官方下载源码包进行安装.本文代码里封装 ...

KNN(K-Nearest-Neighbours Classiflication)分类算法,供大家参考,具体内容如下最简单的分类算法,易于理解和实现实现步骤:通过选取与该点距离最近的k个样本,在这 ...

preface:做着最近的任务,对数据处理,做些简单的提特征,用机器学习算法跑下程序得出结果,看看哪些特征的组合较好,这一系列流程必然要用到很多函数,故将自己常用函数记录上.应该说这些函数基本上都会用 ...

目录 Step 1. 获取混淆矩阵 Step 2. 混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结 Step 1. 获取混淆矩阵 #首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵 conf_matrix = t ...

目录决策树模型决策树学习使用Scikit-learn进行决策树分类决策树模型决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法. 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的 ...

本文实例为大家分享了python编写决策树源代码,供大家参考,具体内容如下因为最近实习的需要,所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树. 工具:sklearn,将dot文件转化为pd ...

一.什么是决策树(decision tree)--机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构:其中,每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点 ...

前言这几天caffe2发布了,支持移动端,我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的,试想iphone7跑CNN,画面太美~ 作为一个刚入坑的,甚至还没入坑的人,咱们还是老实研究下tensorf ...

一.什么是决策树(decision tree)--机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构:其中,每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点 ...

深度学习无处不在.在本文中,我们将使用Keras进行文本分类. 准备数据集出于演示目的,我们将使用 20个新闻组数据集.数据分为20个类别,我们的工作是预测这些类别.如下所示: 通常,对于深度 ...

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( ...

目录一.决策树的特点 1.优点 2.缺点二.决策树的适用场景三.demo 一.决策树的特点 1.优点具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则. 可以发现特征的重要程度. 模型的计算复杂度较 ...

目录一.数据集二.实现过程 1 数据特征分析 2 利用决策树模型在二分类上进行训练和预测 3 利用决策树模型在多分类(三分类)上进行训练与预测三.KEYS 1 构建过程 2 划分选择 3 重要参 ...