score(self, X, y, sample_weight=None)作用：返回该次预测的系数R2 其中R2 =（1-u/v）。u=((y_true - y_pred) ** 2).sum() v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum() 其中可能得到的最好的分数是1.当一个模型不论输入何种特征值，其总是输出期望的y的时候，此时返回0 原文：http://www.cnblogs.com/xiaohua92/p/5541080.html
参考：http://www.php.cn/wenda/91257.html https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7846414.html http://blog.csdn.net/kancy110/article/details/75043202原文：http://www.cnblogs.com/rrttp/p/8110329.html
本文K折验证拟采用的是Python 中 sklearn 包中的 StratifiedKFold 方法。方法思想详见：http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.htmlStratifiedKFold isa variation of k-fold which returns stratified folds:each set contains approximately the same percentage of samples of each target class as the complete set.【译】StratifiedKFold 是一种将数据集中每一类样本的数据成分，按均等方式拆分的方法。其...
preface：最近《生物信息学》多次谈到AUC，ROC这两个指标，正在做的project，要求画ROC曲线，sklearn里面有相应的函数，故学习学习。AUC:ROC:具体使用参考sklearn:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.htmlhttp://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc_crossval.html#example-model-selection-plot-roc-crossval-pyhttp://www.tuicool.com/articles/b22eYz(博...
使用清华源快速下载：pip install sklearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sklearn包可替换成其他包，例如numpy，TensorFlow等包，一次不行，多重复下载几次（亲测可行）pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
原文：https://www.cnblogs.com/zhff/p/13047751.html
我正在做一些神经网络练习,并且只停留在一个问题上.我的网络无法预测正确的结果,即使它说培训分数是97％.
这是我的代码：# Import `datasets` from `sklearn`
from sklearn import datasets
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Import `train_test_split`
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural...
免费学习推荐：python视频教程导入必要通用模块import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport numpy as npimport copyimport reimport math一 机器学习通用框架：以knn为例#利用邻近点方式训练数据不太适用于高维数据from sklearn.model_selection import train_test_split#将数据分为测试集和训练集from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#利用邻近点方式训练数据#1.读取数据data=pd.read_exc...
免费学习推荐：python视频教程导入必要通用模块import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport numpy as npimport copyimport reimport math一 机器学习通用框架：以knn为例#利用邻近点方式训练数据不太适用于高维数据from sklearn.model_selection import train_test_split#将数据分为测试集和训练集from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#利用邻近点方式训练数据#1.读取数据data=pd.read_exc...
参考文章
Python机器学习笔记：sklearn库的学习 ML神器：sklearn的快速使用
机器学习与Sklearn的初识
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。
Skikit-learn算法库由图中，可以看到库的算法主要有四类：分类，回归，聚类，降维。其中：
常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN ；常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；既可以回归也可以分类的算法：...
Python语言编程学习：sklearn.manifold的TSNE函数的简介、使用方法、代码实现之详细攻略
目录
TSNE简介
TSNE使用方法
TSNE代码实现 TSNE简介
t-分布随机邻居嵌入。t-SNE是一个可视化高维数据的工具。它将数据点之间的相似性转化为联合概率，并试图最小化低维嵌入和高维数据联合概率之间的Kullback-Leibler差异。t-SNE有一个非凸的代价函数，即通过不同的初始化，我们可以得到不同的结果。强烈建议使用另一种降维方法(如...
sklearn使用方法，包括从制作数据集，拆分数据集，调用模型，保存加载模型，分析结果，可视化结果 1 import pandas as pd2 import numpy as np3 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试集拆分4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型5 import matplotlib.pyplot as plt #画图函数6 7 from sklearn.externals import joblib #保存加载模型函数joblib8 9 #以下为sklearn评测...
本人在此就不搬运书上关于密度聚类的理论知识了，仅仅实现密度聚类的模板代码和调用skelarn的密度聚类算法。
有人好奇，为什么有sklearn库了还要自己去实现呢？其实，库的代码是比自己写的高效且容易，但自己实现代码会对自己对算法的理解更上一层楼。
#调用科学计算包与绘图包
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取数据
def loadDataSet(filename):dataSet=np.loadtxt(filename,dtype=np.flo...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26293316
比如,
我已经初步训练好了一个模型,现在我想用这个模型从海量的无标记数据集挖掘出某一类数据A,并且想要尽量不包含其他所有类B
但我挖掘出的结果必然包含错误的,我拿出的A越多,同时附带的分类错数据B也就越多,
一般,拿出的A占总体比例越大,拿出的B类也会占总体比例越大,这个比例的变化一般是单调非线性的,且根据实际情况,我们可接受的比例也不同
简单来说,不同的recall对应不同的precision,...
一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。注：对于不能均等分的数据集，前n_samples%n_spllits子集拥有n_samples//n_spllits+1个样本，其余子集都只有n_samples//n_spllits个样本。（例10行数据分3份，只有一份可分4行，其他均为3行）1 sklearn.model_se...
来自简书“owolf”：python sklearn模型中random_state参数的意义
“如果你在需要设置随机数种子的地方都设置好，那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果，复现和你一样的过程。”
“ 这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则，同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。当你用sklearn分割完测试集和训练集，确定模型和初始参数以后，你会发现程序每运行一次，都...