sklearn糖尿病的target / 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 ...

研修课上讲了两个例子,融合一下. 主要演示大致的过程: 导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题: ①标签二值化 ②网格搜索法调参 ③k折交叉验证 ④增加噪声特征(之前涉及 ...

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 ...

本文介绍了OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现,分享给大家,具体如下: """ 房价预测数据集使用sklearn执行超参数搜索 "& ...

使用一阶线性方程预测波士顿房价载入的数据是随sklearn一起发布的,来自boston 1993年之前收集的506个房屋的数据和价格.load_boston()用于载入数据. from sklear ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-valid ...

目录 1.LabelEncoder 2.OneHotEncoder 3.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 4.pipeline 5 ...

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

目录利用sklearn画出决策树并保存为PDF 下载Graphviz python sklearn 决策树运用数据形式(tree.csv) 利用sklearn画出决策树并保存为PDF 下载Grap ...

目录一.转换器和估计器 1. 转换器 2.估计器(sklearn机器学习算法的实现) 3.估计器工作流程二.K-近邻算法 1.K-近邻算法(KNN) 2. 定义 3. 距离公式三.电影类型分析 ...

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 ...

注意获取的标记都以大写表示,如"TD","TR","A"等.所以把看过的一些抄下来,不记得的时候再来看看. 复制代码代码如下: <s ...

复制代码代码如下: <div id="outer" style="background:#099"> click outer <p id=& ...