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Python sklEArn 训练完逻辑回归模型之后,怎么使用...

from sklearn import linear_model建立模型model = linear_model.LinearRegression()model.fit(x_train,y_train)评估模型 score = model.score(x_test, y_test)预测模型 result = model.predict(x_test)

用的什么包,sklearn吗?如果是sklearn的话,逻辑回归的estimator自带coef_属性查看权重from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 其他准备工作def train(): lr = LogisticRegression() lr.fit(x_train, y_train) print("得出来的权重:", lr.coef_)

from sklearn import externals externals.joblib.dump(clf,'文件名') #clf是fit好的模型,文件名是保存在本地的文件 clf=externals.joblib.load('文件名') #这样就又把本地的模型载入,可以使用了

决策树学习可能创建一个过于复杂的树,并不能很好的预测数据.也就是过拟合.修剪机制(现在不支持),设置一个叶子节点需要的最小样本数量,或者数的最大深度,可以避免过拟合.

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

买一本基础知识总结的书啊

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

安装与你的word版本相对应的visio软件制作简单方便又美观. 当然如果流程图不太复杂直接用word制作也不错. 你的这种情况是由于你设置了“固定行距”或者设置了段前段后间距造成的.选中文字,点格式段落,将行距设置成“单倍行距”,将段前段后间

验证组数据代入就是把训练出来的参数和数据都代入逻辑回归函数得到结果啊如果是sklearn 做就比较简单model.predict(X) 把你验证数据放入X就可以得到所有结果

假设预测目标为0和1 数据中1的个数为a,预测1的次数为b,预测1命中的次数为c 准确率 precision = c / b 召回率 recall = c / a f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)

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