【sklearn基础入门教程】

在这里插入图片描述

🌈个人主页: 程序员不想敲代码啊
🏆CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家
👍点赞⭐评论⭐收藏
🤝希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!

在这里插入图片描述

🏄sklearn

👣Scikit-learn(sklearn)是一个流行的Python机器学习库,提供了许多常用的机器学习算法和工具,它是机器学习领域中最重要,最常用的库之一。以下是一个基础教程,介绍如何开始使用scikit-learn。

1. 🤜安装scikit-learn:
👣首先,确保你已经安装了Python和pip,然后使用以下命令安装scikit-learn:

pip install -U scikit-learn

2. 🤜导入库
👣在你的Python脚本或Jupyter Notebook中,首先导入scikit-learn库:

import sklearn

3. 🤜加载数据:
👣使用scikit-learn,你可以加载各种数据集,包括样本数据集和真实世界数据集。例如,你可以使用以下代码加载经典的鸢尾花数据集:

from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵
y = iris.target  # 目标向量

4. 🤜数据预处理:
👣在应用机器学习算法之前,通常需要进行一些数据预处理,例如特征缩放、特征选择、数据清洗等。scikit-learn提供了许多工具来帮助你完成这些任务。以下是一些常用的数据预处理方法:

  • 🏄特征缩放:
    from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
    X_scaled = scaler.fit_transform(X)
    
  • 🏄数据拆分:
    from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    

5. 🤜建立模型:
👣在scikit-learn中,你可以使用各种机器学习算法来建立模型,例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。以下是一个使用逻辑回归进行分类的示例:

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionmodel = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. 🤜模型评估:
👣在训练模型之后,你需要评估模型的性能,scikit-learn提供了许多评估指标来帮助你评估模型,例如准确度、精确度、召回率、F1分数等。以下是一个使用准确度评估模型性能的示例:

from sklearn.metrics import accuracy_scorey_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

👣这只是scikit-learn的基础教程,它提供了更多的功能和算法。你可以使用scikit-learn官方文档中的示例代码和教程来进一步学习和探索。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/860299.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

STM32HAL库--PWR低功耗实验(速记版)

电源控制(PWR)简介 电源控制部分(PWR)概述了不同电源域的电源架构以及电源配置控制器。PWR 的内容比较多,我们把它们的主要特性概括为以下 3 点: 电源系统:USB 稳压器、内核域(VCORE)、…

3. ansible playbook剧本

ansible playbook剧本 一、ansible playbook1、介绍2、YAML语法的注意事项3、playbook的结构4、playbook的使用流程4.1 编写剧本4.2 执行剧本 一、ansible playbook 1、介绍 便于功能的重用 本质上是文本文件,xxxx.yml, xxxx.yaml 遵循YAML语法 2、YAML语法的注意…

StarRocks 存算分离成本优化最佳实践

序言 StarRocks 存算分离借助对象存储来实现计算和存储能力分离,而存算分离版本 StarRocks 一般来说有以下三方面成本: 计算成本,也即机器使用成本,尤其是运行在公有云上时存储成本,该部分与对象存储上存储的数据量相…

GLM4-9B-chat模型微调

文本记录GLM4-9B-Chat模型进行LoRA微调的过程。 一、环境: 操作系统: Ubuntu 22.04CUDA: 12.1GPU: 3090 x 2 创建conda环境: conda create -n glm4 python3.10.14 conda activate glm4cd /home/data/chatglm4-finetune 二、数据准备 运行d…

探索SoMeLVLM:面向社交媒体处理的大型视觉语言模型

SoMeLVLM: A Large Vision Language Model for Social Media Processing 论文地址: https://arxiv.org/abs/2402.13022https://arxiv.org/abs/2402.13022发表在ACL 2024 1.概述 在线社交媒体平台涌现出海量的文本与视觉内容,深刻揭示了人们如何交流、互动以及自我表达。随着通…

论文辅导 | 基于贝叶斯优化LSTM的锂电池健康状态评估方法

辅导文章 模型描述 在传统的 LSTM 神经网络中,超参数的取值对模型性能有很大影响,但人工调参很难得到最优解。 因此,本文加入了 BO 来迭代出最优超参数。 在利用LSTM 神经网络评估锂电池 SoH 的基础上,通过 BO来提高评估的精确度。 预测效果

ubuntu卸载python3,重装python2.7

卸载py3 Linux(Ubuntu)环境下安装卸载Python3(避免踩坑)_ubuntu卸载python-CSDN博客https://blog.csdn.net/BLee_0123/article/details/136075374 安装py2.7 Ubuntu上重装Python2(强烈建议在不删除数据情况下&#…

LLC开关电源开发:如何使用信号发生器与示波器设计环路

如何使用信号发生器与示波器设计环路 一、主回路二、小信号注入三、LLC 数字环路计算书一、主回路 如下图所示为系统整体架构,包括 LLC 主功率线路,采集线路、RC 滤波线路,DSP 运算。DSP 通过采集由差分运放转化而来的输出电压量(一阶 RC 滤除线路杂波),经数字环路产生特…

北方访问延迟低云主机选购指南:弹性云济南互通线路的优势

在选择云主机时,访问延迟是一个不可忽视的关键因素,特别是对于北方地区的企业来说,选择一款访问延迟低的云主机更是至关重要。快快网络弹性云济南互通线路凭借其独特的优势,成为了北方企业上云的理想选择。 一、弹性云济南互通线…

apk反编译修改教程系列-----去除apk软件更新方法步骤列举 记录八种最常见的去除方法

在前面几期博文中 有说明去除apk软件更新的步骤方法。我们在对应软件反编译去除更新中要灵活运用。区别对待。同一个软件可以有不同的去除更新方法可以适用。今天的教程对于软件更新去除列举几种经常使用的修改步骤。 通过基础课程可以了解 1-----软件反编译更新去除的几种常…

Java中Callable的应用

在Java中,Callable接口是一种用于并发编程的接口,它与Runnable类似,但有一些重要的区别和优势。Callable接口提供了一种在多线程环境下执行任务并返回结果的方法。以下是一些Callable接口的常见应用场景和使用示例: Callable vs.…

【脚本工具库】随机删除数据 - 图像和标签对应(附源码)

在处理数据集时,我们有时需要随机删除一定数量的图像及其对应的标签文件,以达到平衡数据集或进行其他数据处理的目的。手动删除这些文件不仅耗时,而且容易出错。为了解决这个问题,我们可以编写一个Python脚本,使用os和…

Kubernetes网络性能测试

Kubernetes 网络性能测试 基于已经搭建的Kubernetes环境,来测试其网络性能。 1. 测试准备 1.1 测试环境 测试环境为VMware Workstation虚拟机搭建的一套K8S环境,版本为1.19,网络插件使用flannel。 hostnameip备注k8s-master192.168.0.51…

Streamlit搭建聊天UI

使用Streamlit搭建聊天UI是一个快速而有效的方法,用于构建数据科学和机器学习项目的交互式界面。以下是一个基于参考文章提供的信息,关于如何使用Streamlit搭建聊天UI的详细步骤和要点: 1. 导入必要的库 首先,你需要导入Streamlit库以及任何你计划使用的语言模型库(如Op…

北邮《计算机网络》蒋老师思考题及答案-传输层

蒋yj老师yyds! 答案自制,仅供参考,欢迎质疑讨论 问题一览 传输层思考题P2P和E2E的区别使用socket的c/s模式通信,流控如何反映到编程模型三次握手解决什么问题举一个两次握手失败的例子为什么链路层是两次握手而非三次?…

在整合spring boot+layui中解决Could not parse as expression: “的问题

首先查看报错信息,这里提示我们78行有问题 这里是[[]] 这个内联表达式出了问题,在当前所在的script标签中加入th:inlinenone,然后重启项目,成功解决!

2>/dev/null 怎么理解

2>/dev/null 是一个重定向操作符,用于将命令执行过程中产生的错误输出(标准错误流)重定向到 /dev/null,从而忽略这些错误信息。 具体来说,Linux 系统中的文件描述符有以下几种: 0:标准输入…

RabbitMQ使用交换机进行消息转发

使用交换机进行转发到队列 第一步:创建队列 第二步:创建交换机 第三步:交换机绑定队列 第四步:修改消息生产者发送业务 第五步:修改消息接收者业务代码 RabbitListener(queues "fanout.queue1")public vo…

人工智能与大数据:新时代的技术融合与未来展望

引言 在信息化和数字化迅猛发展的今天,人工智能(AI)和大数据(Big Data)已成为推动社会变革和技术进步的两大支柱。随着互联网的普及、计算能力的提升以及数据获取手段的多样化,AI和大数据技术的应用愈发广泛…

守护公共安全,从可燃气体报警器检验周期开始:国家法规的解读

在现代社会,安全始终是首要考虑的问题。随着工业化、城市化的快速发展,各种潜在的安全隐患也逐渐浮现,尤其是可燃气体泄漏所带来的火灾和爆炸风险。 为了确保公众和企业的生命财产安全,可燃气体报警器作为一种重要的安全监测设备…