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Python sklEArn 训练完逻辑回归模型之后,怎么使用...

凭自己的感觉

可以使用机器学习,使用很方便(相当于别人早已经把具体过程做好了,像公式、模板一样自己代入数据就可以得到结果) from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

python的机器学习模块sklearn(Google公司开始投资,是大数据战略的一个步骤)可以用于模式识别,用在一般知识发现,例如户外参与人口的类型,sklearn包自己带了两个数据集,其中一个是鸢尾花数据库(iris,鸢尾花) from sklearn import datase...

最近在拿 sklearn 做中文文本分类器, 网上找到的例子都是拿带标签的数据,二八划分后,八成用于训练模型,两成用于测试, 然后分析测试结果看精确度。 现在,我已经使用训练数据做好了模型训练(存在文本分类器的对象了), 拿一段之前数据集里...

写入excel表时有两种写入xls和csv,但建议少使用csv,不然在表中调整数据格式时,保存时一直询问你是否保存新格式,很麻烦。 而在读取数据时,如果指定了哪一张sheet,则在pycharm又会出现格式不对齐

from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model.fit(X_train, y_train)model.predict(X_test) # 输出类别model.predict_proba(X_test) # 输出分类概率model.predict_log_proba(X_test) # 输出分类概率的对数

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

你好,我今天刚解决的这个问题,这个问题也是困扰了一个上午(我的Python是3.5版),这种现象是由于你现已安装的一些模块和sklearn所需的不匹配导致的,你可以尝试先安装scikit-misc,然后将现有的关联模块numpy,scipy通过pip uninstall 进行卸...

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