sklearn 예제

이 예제에서는 Dirichlet 프로세스의 장점을 강조합니다: 복잡성 제어 및 처리… 손으로 작성한 숫자 데이터 집합에서 서로 다른 온라인 솔버가 수행하는 방법을 보여 줄 예제입니다. 가우시안 분포의 마할라노비스 거리와 공분산 추정치를 표시하는 예… 선형, 다항식 및 RBF 커널을 사용한 1D 회귀의 장난감 예제입니다. 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 전처리하는 것입니다. 예를 들어 scale() 메서드를 사용하여 숫자 데이터를 표준화할 수 있습니다. 우리의 질문은 다음과 될 것입니다 : 아이리스 데이터의 일부에 대해 학습 된 모델을 감안할 때, 우리는 나머지 라벨을 얼마나 잘 예측할 수 있습니까? 난 당신이 전에이 실행 하는 경우 궁금해. 예를 들어 교육 데이터로 모델을 학습하고 100개의 인스턴스 테스트 데이터로 테스트했으며 약 70%의 정확도를 얻었습니다. scikit 의 흥미로운 측면은 예측 함수가 n_samples를 취한다는 것입니다. 그러나 이것을 프로덕션에 가져가야한다면 문제가 있습니다 : 1. 한 번에 단일 요청 (인스턴스)만 보낼 수 있습니다. 2. 기록별로 기록을 테스트하면 정확도가 30%로 떨어집니다.

당신은 왜 어떤 생각이 있습니까? 선택 된 피처 수의 자동 튜닝이있는 재귀 피쳐 제거 예 … 이봐, 제이슨! sklearn의 좋은 개요, 요즘 가장 직관적이고 유용하고 인기있는 기계 학습 라이브러리 중 하나! 이 예제에서는 복셀에서 복셀까지의 차이로 만든 그래프에서 :ref:`spectral_clustering`을 사용합니다. 먼저 NumPy 라이브러리를 가져온 다음 sklearn.preprocessing 라이브러리에서 MinMaxScaler 모듈을 가져왔습니다. 이 예제에서는 스펙트럼 Co-…를 사용하여 데이터 집합을 생성하고 이중 클러스터하는 방법을 보여 줍니다. 여기서 X_train 및 y_train을 사용하여 데이터를 SVC 모델에 맞춥시겠게 만듭니다. 이는 클러스터링과 는 분명히 다릅니다. 또한 이 예제에서는 감마 값을 수동으로 설정합니다. 그리드 검색 및 교차 유효성 검사와 같은 도구를 사용하여 매개 변수에 대한 올바른 값을 자동으로 찾을 수 있습니다. 데이터 클러스터와 해당 센터를 시각화하는 다른 예제를 보려면 여기를 참조하세요.

이 예제는 다중 레이블 문서 분류 문제를 시뮬레이타합니다. 데이터 집합이 생성됩니다… 데이터의 높은 차원은 기능 컬렉션을 통해 개체를 설명하려고 시도한 직접적인 결과입니다. 고차원 데이터의 다른 예로는 금융 데이터, 기후 데이터, 신경 이미징, … 많은 실제 예제에서 데이터 집합에서 기능을 추출하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 종종 나는 … 이 예제에서는 inf를 사용하여 가우시안 혼합 모델로 모델 선택을 수행할 수 있음을 보여 주며… 예를 들어 실루엣 점수의 값이 0에 가까우며 샘플이 인접한 두 클러스터 간의 결정 경계에 매우 가깝다는 것을 알 수 있습니다. 이는 샘플이 잘못된 클러스터에 할당되었을 수 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 분류 문제의 전체 예제는 실행하고 학습할 수 있는 예제로 사용할 수 있습니다: 손으로 쓴 숫자 인식.

이 예제에서는 20개의 뉴스 그룹 데이터 집합에서 스펙트럼 공동 클러스터링 알고리즘을 보여 줍니다… 이 예제에서는 연결된 원이 있는 이미지가 생성되고 스펙트럼 클러스터링이 t… 추적 백 (가장 최근 호출 마지막): 파일 “C:/사용자/데스크톱/DecisionTree.py”, 줄 2, sklearn 가져오기 데이터 집합 가져오기오류: 위의 코드 스니펫에서 `sklearn`라는 모듈없음, 우리는 헤드() 메서드 안에 인수를 사용하여 처음 두 개만 표시했습니다. 데이터 집합의 레코드를 수집합니다. 인수 n=2의 정수 `2`는 실제로 Dataframe Sales_data의 두 번째 인덱스를 나타냅니다. 이를 통해 작업해야 하는 데이터의 종류를 빠르게 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어 `소모품 그룹` 및 `지역`과 같은 열에는 문자열 데이터가 포함되고 영업 기회 결과, 영업 기회 번호 등과 같은 열에는 정수가 포함됩니다. 또한 `영업 기회 번호` 열에 각 레코드에 대한 고유 식별자가 포함되어 있음을 알 수 있습니다.