机器学习基础DAY4

1387-常同学

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第四章 机器学习概述

机器学习一般的数据集会划分为两个部分:
训练数据:用于训练,构建模型
测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效
训练集与测试集占比一般是(0.8,0.2),(0.7,0.3),(0.75,0.25),其中最后一种用的最多
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以鸢尾花数据集为例:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
li= load_iris()
print(li.data)
print(li.target)
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(li.data,li.target,test_size=0.25)
print("训练集特征值和目标值:",x_train,y_train)
print("测试集特征值和目标值:",x_test,y_test)

转换器与预估器:

转换器(transformer):
fit_transform():输入数据直接转换
fit():输入数据,但是不做事情,计算平均值方差等等
transform():进行数据的转换
注意:调用fit_transform时(对于文档建立分类词频矩阵,不能同时调用)

在sklearn中,估计器(estimator)是一个重要的角色,分类器和回归器都属于estimator,是一类实现了算法的API
1、用于分类的估计器:
sklearn.neighbors k-近邻算法
sklearn.naive_bayes 贝叶斯
sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归
2、用于回归的估计器:
sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归
sklearn.linear_model.Ridge 岭回归

未经允许不得转载:作者:1387-常同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《机器学习基础DAY4》 发布于2020-12-04

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