根据y_train值将X_train拆分为两个数据帧 - 腾讯云开发者社区

模型训练：将预处理后的数据集划分为训练集和测试集。使用KNN算法对训练集进行训练，调整K值和距离度量方式来优化模型性能。可以通过交叉验证等技术来选择最优的K值。...常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等，通过这些指标可以评估模型在垃圾邮件过滤方面的性能。模型使用：将训练好的模型应用于新的邮件数据分类。...通过计算待分类邮件与训练集样本的距离，并选取最近的K个邻居样本，根据这些邻居样本的标签进行投票，将待分类邮件划分为得票最多的类别，即确定该邮件是否为垃圾邮件。...，我们需要给定待预测数据，来预测它的结果，首先我们将两个待遇测数据用绿点在图中展示x = np.array([8.0936, 3.3657])plt.scatter(X_train[y_train==0,0...],X_train[y_train==0,1],color='r')plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='b')plt.scatter

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机器学习-线性回归

假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归，如下图所示： ? 回归问题分为模型的学习和预测两个过程。...基于给定的训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出。回归问题按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归；按照输入变量和输出变量之间关系的类型，可以分为线性回归和非线性回归。...假设要销售一个新的面积，没有对应的价格，这个时候可以用一条曲线去尽量准的拟合原始数据，然后根据新的面积，在将曲线上这个点对应的值返回。如果用一条直线去拟合，可能是下面的样子： ?...) #把数据转换为ndarray结构方便矩阵计算 y_train = np.array(y_train) #把数据转换为ndarray结构方便矩阵计算 plt.plot(x_train,y_train,...(-1, 1)#将1行100列的矩阵转化成100行1列的矩阵形式 #print(xx) yy = model.predict(xx) #根据假设的xx值，进行预测 plt.scatter(x_train

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Python sklearn实现SVM鸢尾花分类

包含3种类型数据集，共150条数据；数据包含4项特征，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度；将80%的数据划分为训练集，20%划分为测试集。...下载地址： https://download.csdn.net/download/qq_63585949/86827472 对于SVM，存在一个分类面，两个点集到此平面的最小距离最大，两个点集中的边缘点到此平面的距离最大...iris.data' # 数据文件路径(需要根据自己数据集的位置修改) data = np.loadtxt(root, dtype=float, # 数据类型..., y_train)表示输出 x_train,y_train在模型上的准确率 def print_accuracy(clf, x_train, y_train, x_test, y_test):...data') # 计算决策函数的值表示x到各个分割平面的距离 print('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)

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1.6w字超全汇总！56个sklearn核心操作！！！

iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test...iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test...iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test...iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test...OneClassSVM 一种支持向量机算法的变体，用于检测数据中的异常值。与传统的支持向量机不同，OneClassSVM的目标是找到一个超平面，将数据点分为两个部分：正常值和异常值。

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

因此，我们将按照官方文档中的建议将数据集拆分为训练和测试集。...我们可以使用stratify参数来做到这一点： # 分离数据集 y = train['class'] # 创建训练与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...我们将根据我们的要求对此模型进行微调。include_top = False将删除此模型的最后一层，以便我们可以根据需要对其进行调整。...# 标准化像素值 max = X_train.max() X_train = X_train/max X_test = X_test/max 接下来，我们将创建模型的体系结构。...以下步骤将帮助你了解预测部分：首先，我们将创建两个空列表,一个用于存储预测标签，另一个用于存储实际标签然后，我们将从测试集中获取每个视频，提取该视频的帧并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为

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使用Python实现深度学习模型：智能电影制作与剪辑

可以使用公开的电影片段数据集，或者自己录制一些视频片段。这里我们假设已经有一个包含多个视频片段的数据集。三、模型构建我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，用于视频帧的分类。...这个模型将根据视频帧的内容，决定是否保留该帧。...# 假设labels是一个包含0和1的数组，表示每个帧的标签 labels = np.random.randint(2, size=len(frames)) # 将数据分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection...=0.2, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=...具体来说，我们将视频帧输入模型，保留模型预测为1的帧。

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鸢尾花数据集knn算法可视化(在R中找到鸢尾花数据)

首先，导入鸢尾花数据集（两种方式，一种是下载鸢尾花数据集，然后从文件读取，我们采用第二种，直接从datasets中读取，返回的是字典格式的数据），并将鸢尾花数据集分为训练集和测试集。...test_size=0.2, random_state=20, shuffle=True) 为了方便理解 kNN，将鸢尾花的训练数据的前两个特征值...# 数据可视化 plt.scatter(X_train[y_train == 0][:, 0], X_train[y_train == 0][:, 1], color='r') plt.scatter(...X_train[y_train == 1][:, 0], X_train[y_train == 1][:, 1], color='g') plt.scatter(X_train[y_train == 2...根据它的核心思想，模型中有三个需要确定的要素： k 如何选择如何确定「最近」，也就是如何度量距离如何确定分类的规则其中，k 的选择是一个超参数的选择问题，需要通过调整 K 的值确定最好的 K，最好选奇数

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快速入门Python机器学习（36）

split(X[, y, groups]) 生成索引，将数据拆分为训练集和测试集。...split(X[, y, groups]) 生成索引，将数据拆分为训练集和测试集。...属性属性类型解释 cv_results_ dict of numpy (masked) ndarrays 以键作为列标题，以值作为列的dict，可以导入数据帧。...对于多指标评估，仅当指定了refit时，此值才存在。如果refit是函数，则此属性不可用。 best_params_ dict 在保持数据上提供最佳结果的参数设置。...() knn.fit(X_train, y_train) print("训练集得分:\n{:.2%}".format(knn.score(X_train,y_train)))

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使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。...： >>> >>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection import train_test_split 现在您已导入，您可以使用它们将数据拆分为训练集和测试集...您指定参数test_size=8，因此数据集被划分为包含 12 个观测值的训练集和包含 8 个观测值的测试集。...在机器学习中，分类问题涉及训练模型以将标签应用于输入值或对输入值进行分类并将数据集分类。在教程Logistic Regression in Python 中，您将找到一个手写识别任务的示例。...该示例提供了将数据拆分为训练集和测试集以避免评估过程中的偏差的另一个演示。

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关于新型肺炎数据分析和可视化系列笔记四-sklearn实现数据预测

，训练集、测试集、检验集等上的准确率综合评估出来的，二是关于数据集的分拆，需要拆解为训练集、测试集分别进行验证。...,X_test,y_train,y_test,X_predict,X,y,xlabel X_train,X_test,y_train,y_test,X_predict,X,y,Xlabel=init_data...(X_train,y_train) score_test=lr.score(X_test,y_test) y_predict=lr.predict(X_test) #-----------------...--------------- lg=LogisticRegression(C=0.2) lg.fit(X_train,y_train) y_lg_predict=lg.predict(X) print...(figsize=(10,5.5)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 画出实际值，注意X和y不等，X训练集加测试集和实际y值相等 plt.plot

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KNN近邻算法详解

拆分数据一般来说，对于数据集我们需要拆分为测试和训练数据，以方便我们后续对训练的模型进行预测评分 # 将数据拆分为测试数据和训练数据 from sklearn.model_selection...plt.scatter(x_train[y_train==0,0],x_train[y_train==0,1],color='r') plt.scatter(x_train[y_train==1,0],...训练好模型后，之前拆分的测试数据就派上用处了，将测试数据代入模型进行预测，因为测试数据的真实值是知道的，这样就可以判断我们测试的结果是否准确了， from sklearn.neighbors...(x[y==1,0],x[y==1,1],color='b') plt.show() # 预测数据分布情况 plt.scatter(x_train[y_train==0,0],x_train[y_train...前面我们说了，KNN算法是一个分类算法，但事实上其同样可以用来处理回归问题，思路也很简单，找到相应的邻居，然后根据邻居的打分来求自己的打分，将分类问题就转换成了回归问题了。

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新型肺炎数据分析和可视化-sklearn实现数据预测

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K 近邻算法

在回归任务中，KNN通过找到最近的K个邻居，并根据它们的值来预测连续的输出变量。医疗诊断：KNN算法可以辅助医生进行疾病的诊断。...（2比8）留出法：将数据集划分成两个互斥的集合：训练集，测试集。交叉验证：将数据集划分为训练集，验证集，测试集 (验证集用于参数调整)。...Counter({1: 10, 2: 10, 0: 10}) 分层多次分割: Counter({1: 10, 2: 10, 0: 10}) train_test_split 是一个函数，它用于将数据集划分为训练集和测试集...它可以随机地将数据集划分为两个子集，并可以指定划分的比例或数量。这个方法适用于大多数机器学习任务，特别是需要将数据集划分为训练集和测试集的情况。...总结来说，train_test_split 是一个简单的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集；而 ShuffleSplit 是一个类，用于生成多个独立的训练/测试数据划分，适用于交叉验证的场景。

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Python OpenCV 蓝图：6~7

为了获得这样的多类分类器，我们需要执行以下步骤：预处理数据集：我们需要一种加载数据集，提取兴趣区域并将数据拆分为适当的训练和测试集的方法。提取特征：可能是原始像素值不是数据的最有信息的表示。...分类任务中的训练过程也可以认为是找到合适的决策边界，这是一条将训练集最好地分为两个子集的线，每个子集一个。例如，考虑训练样本仅具有两个特征（x和y值）和相应的类别标签（正+或负-）。...： return (X_train, y_train), (X_test, y_test) 特征提取正如我们已经在第 3 章，“通过特征匹配和透视变换查找对象”中所认识的那样，原始像素值不是表示数据的最有用的方式...）和测试数据（X_test，y_test）传递给分类器之前，我们要确保它们符合分类器期望的格式；也就是说，每个数据样本都存储在X_train或X_test的行中，其中的列与特征值相对应： X_train...chapter7.FaceLayout：基于gui.BaseLayout的自定义布局，可在两种不同模式下运行：训练模式：在训练模式下，应用将收集图像帧，检测其中的脸部，根据面部表情分配标签，并在退出时将所有收集的数据样本保存在文件中

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机器学习模型从理论到实战|【004-K最邻近算法（KNN）】基于距离的分类和回归

为了优化KNN算法，可以采取以下措施：使用更高效的数据结构，如KD树或球树，来减少距离计算的复杂度。选择合适的K值，通过交叉验证来找到最佳的K值。归一化或标准化数据，以减少不同特征尺度的影响。...mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist["data"], mnist["target"] # 将数据集分为训练集和测试集...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/7, random_state=42) # 数据标准化 scaler...mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist["data"], mnist["target"] # 将数据集分为训练集和测试集...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/7, random_state=42) # 数据标准化 scaler

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【吐血整理】一份完备的集成学习手册！（附Python代码）

则根据最大化原则，打 5 星的人数更多，最终判断电影评分为 5 星。...则根据平均化原则，计算最终打分为： (5 + 5 + 5 + 4 + 4) / 5 = 4.6 示例代码： model1 = tree.DecisionTreeClassifier() model2 =...1）将训练集划分为 10 个子集。 2）在其中 9 个子集上训练一个基本模型（例如决策树模型），在第 10 个子集上进行测试。遍历每个子集，重复进行 10 次。...Holdout 集结果作为下一层的训练数据。下面是 Blending 的详细步骤解释。 1）将所有的训练数据划分为训练集和验证集。 2）在训练集上训练模型。...1）从原始数据集中创建一个子集。 2）起始状态，所有数据点都赋予相同的权重。 3）在这个子集上训练一个基本模型。 4）使用该模型在整个数据集上进行预测。 5）根据实际值和预测值计算误差。

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快速入门Python机器学习（11）

朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。...贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。...class_log_prior_ ndarray of shape (n_classes)当提供时，该值由样本重量加权。...intercept_ ndarray of shape (n_classes,)镜像类logprior，用于将BernoulliNB解释为线性模型。...方法 fit(X, y[, sample_weight]) 根据X，y拟合朴素贝叶斯分类器 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。

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Machine Learning-模型评估与调参 ——K折交叉验证

如何评估它，用什么数据来评估它，成为了模型评估需要重点考虑的问题。我们常规做法，就是将数据集划分为3部分，分别是训练、测试和验证，彼此之间的数据不重叠。...k折交叉验证步骤： Step 1:使用不重复抽样将原始数据随机分为k份； Step 2:其中k-1份数据用于模型训练，剩下的那1份数据用于测试模型； Step 3:重复Step 2 k次，得到k个模型和他的评估结果...一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。我们要知道，当K很大的时候，你需要训练的模型就会很多，这样子对效率影响较大，而且每个模型的训练集都差不多，效果也差不多。我们常用的K值在5～12。...y_train) 5scores = [] 6for k, (train, test) in enumerate(kfold): 7 pipe_lr.fit(X_train[train],...y_train[train]) 8 score = pipe_lr.score(X_train[test], y_train[test]) 9 scores.append(score)

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机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

决策树在选取节点的时候，计算每个特征值划分后的信息增益，选取信息增益最大的节点。基尼不纯度：反映从集合D中随机取两个样本后，其类别不一致性的概率。 ? 基尼不纯度使用的是CART算法。...FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF']) cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF'] #分别将样本的两个特征值创建图像的横轴和纵轴...,y_train) print("剪枝，训练数据集上的精度:{:.3f}".format(tree.score(x_train,y_train))) print("剪枝，测试数据集上的精度...cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF’]) #分别将样本的两个特征值创建图像的横轴和纵轴 x_min,x_max =...##2-数据建模---拆分数据集/模型训练/测试 #2.1将数据拆分为训练集和测试集---要用train_test_split模块中的train_test_split()函数，随机将75%数据化为训练集

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从零开始学机器学习——了解回归

它通过数学建模将未知变量（或因变量）与已知变量（或自变量）之间的关系表示为线性方程，从而揭示它们之间的线性关系。逻辑回归是一种常用的数据分析技术，其目的在于通过数学建模揭示两个数据因子之间的关系。...通过这种关系，逻辑回归可以根据其中一个因子的值来预测另一个因子的可能性。通常情况下，预测结果是有限的，例如二元分类（是或否）。...该数据集包含来自糖尿病患者的数据，并包含某些特征，例如他们的 bmi(体重指数)、年龄、血压和葡萄糖水平关键代码解析一下：使用model_selection.train_test_split()将数据集划分为训练集...(X_train, y_train) 和测试集 (X_test, y_test)，其中测试集占比为33%使用训练集数据 (X_train, y_train) 对线性回归模型进行训练，即 model.fit...(X_train, y_train)。

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K最近邻算法：简单高效的分类和回归方法

机器学习-线性回归

Python sklearn实现SVM鸢尾花分类

1.6w字超全汇总！56个sklearn核心操作！！！

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使用Python实现深度学习模型：智能电影制作与剪辑

鸢尾花数据集knn算法可视化(在R中找到鸢尾花数据)

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KNN近邻算法详解

新型肺炎数据分析和可视化-sklearn实现数据预测

K 近邻算法

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