Рубрики
Без рубрики

Как построить Sklearn Cow Confusion Matrix с этикетками?

Резюме: Лучший способ построить путаницу матрицы с этикетками, это использовать объект ConfunusucaMatrixdisplay из модуля Sklearn.Metrics. Еще один простым и элегантным способом – использовать функцию Meaborn.HeatMap (). https://youtu.be/esjx0egy9ti Примечание. Все решения, приведенные ниже, были проверены с помощью Python 3.9.0b5. Формулия задачи Представьте себе следующие списки фактических и предсказанных … Как построить Sklearn Cow Confusion Matrix с этикетками? Подробнее “

Рубрики
Без рубрики

Python линейная регрессия с Sklearn – полезное иллюстрированное руководство

💡 Этот учебник покажет вам самый простой и простой способ реализации линейной регрессии в Python —, используя функциональность линейной регрессии Scikit-Learn. Я написал этот учебник как часть моей книги Python One-Listers, где я представляю, как экспертные кодеры много достигают в небольшом количестве кода. Не стесняйтесь закладки и скачать … Питона линейной регрессии с Sklearn – полезное иллюстрированное руководство Подробнее »

Рубрики
Без рубрики

[Учебное пособие] К-означает кластеризацию с Sklearn в одной строке

Если есть один алгоритм кластеризации, вам нужно знать – независимо от того, являетесь ли вы компьютерным ученым, ученым по данным или эксперт по обучению машин – это алгоритм K-означает. В этом руководстве из моих книг Python One-Listers вы узнаете общую идею и когда и как его использовать в одной строке Python … [Учебник] K-означает кластеризацию с Sklearn в одной строке Подробнее »

Рубрики
Без рубрики

Нейронные сети с Sklearn MLPRPREGRESSOR

Нейронные сети приобрели огромную популярность в последние годы. Это не только результат улучшенных алгоритмов и методов обучения в области в области, но и ускоренных аппаратных характеристик и повышение технологии общей обработки GPU (GPGPU). В этой статье вы узнаете о многослойном PercePtron (MLP), который является одним … нейронные сети с Sklearn MLPREGRESSOR Подробнее »

Рубрики
Без рубрики

[Исправлено] Неизвестный тип метки: «непрерывный» в Sklearn LogisticRession

Резюме: Используйте модель логистики Sklearn только для задач классификации. Переменная Y представляет собой категорию (например, двоичный [0,1]), не непрерывный (например, плавательные числа 3.4, 7,9). Если переменная Y не категорически (то есть непрерывная), потенциальные исправления следующие. Пересматривать данные. Попробуйте кодировать переменную переменную y на категории (например, используйте препроцессор Labelencoder Sklearn) .re-Изучение … [Исправлено] Неизвестный Тип метки: «Непрерывный» в Sklearn LogisticRession Подробнее »

Рубрики
Без рубрики

Sklearn Fit () VS Transform () vs fit_transform () – В чем разница?

Scikit-Suart имеет библиотеку трансформаторов для предварительной обработки набора данных. Эти трансформаторы очищают, генерируют, уменьшают или расширяют представление о функции набора данных. Эти трансформаторы предоставляют методы fit (), преобразования () и fit_transform (). Метод FIT () идентифицирует и узнает параметры модели из набора учебных данных. Например, стандартное отклонение и среднее для … Sklearn Fit () VS Transform () vs fit_transform () – в чем разница? Читать далее “