sklearn

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表格不同类型的数据如何向量化？在进行机器学习项目时，首先需要获取数据，这些数据可以来自数据库、API、网络抓取，或从CSV、Excel等文件中读取。数据可能包含数值、文本和类别等多种特征，但原始数据通常无法直接用于训练模型。

python之sklearn--鸢尾花数据集之数据降维(PCA主成分分析)sklearn库：Scikit - learn（sklearn）是一个用于机器学习的开源 Python 库。它建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等其他科学计算库之上，为机器学习的常见任务提供了简单高效的工具，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等多种算法。

机器学习杂笔记1：类型-数据集-效果评估-sklearn-机器学习算法分类【1】监督学习：从成对的已经标记好的输入和输出经验数据作为一个输入进行学习，用来预测输出结果，是从有正确答案的例子中学习任务：分类/回归

机器学习基础07_sklearn梯度下降&岭回归&拉索回归&逻辑回归目录一、sklearn梯度下降1、BGD2、SGD3、MBGD二、欠拟合过拟合1、欠拟合2、过拟合3、正则化

机器学习 ---线性回归目录摘要：一、简单线性回归与多元线性回归1、简单线性回归2、多元线性回归3、残差二、线性回归的正规方程解

dlopen: cannot load any more object with static TLS & sklearn, HPOBench, smac3sklearn, HPOBench, smac3引用 dlopen: cannot load any more object with static TLS问题解决

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sklearn.datasets中make_classification函数make_classification 是 sklearn.datasets 模块中的一个函数，用于生成一个用于分类任务的虚拟数据集。它允许你生成具有指定特征、类别和噪声等属性的人工数据集，通常用于测试和演示机器学习算法。

python：用 sklearn 转换器处理数据pip install scikit-learn 或者直接用 Anaconda3sklearn 提供了 model_selection 模型选择模块、preprocessing 数据预处理模块、decompisition 特征分解模块。

2024-11-13 学习人工智能的Day26 sklearn(2)VarianceThreshold(低方差过滤特征选择):类似于之前openCV中的threshold函数，只是此在创建实例工具时在参数中设置用于筛选的阈值。因为目前来说基本所有的工具的操作方式大致相同，都是引用后进行调用。

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from sklearn.preprocessing import Imputer.处理缺失数据的工具在 Python 的 scikit-learn 库中，Imputer 类是一个用于处理缺失数据的工具。它可以用来填充数据集中的缺失值（通常表示为 NaN 或 None）。Imputer 类提供了几种不同的填充策略，包括：

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from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold.移除低方差的特征来减少数据集中的特征数量VarianceThreshold 是 scikit-learn 库中的一个特征选择类，它通过移除低方差的特征来减少数据集中的特征数量。这种方法特别适用于删除那些在整个数据集中几乎不变的特征，因为这些特征对于模型的预测能力贡献不大。

如何从数字化迈向智能化的跨越，重塑企业合同管理的未来随着信息技术的快速发展，越来越多的企业开始认识到合同管理的重要性，并纷纷实施数字化战略以提高管理效率和降低运营成本。然而，仅仅实现合同管理的数字化还远远不够，真正的转型应该是向智能化迈进。本文将通过一个实际案例来探讨如何叠加智能化技术，使企业合同管理更加高效、智能和安全。

【LGBM】LightGBM sklearn API超参数解释与使用方法(优化)接下来我们进一步解释LGBM的sklearn API中各评估器中的超参数及使用方法。在LGBM的sklearn API中，总共包含四个模型类（也就是四个评估器），分别是lightgbm.LGBMModel、LGBMClassifier 和 LGBMRegressor 以及LGBMRanker：

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ML1：sklearn envsklearn：中文参考：https://scikit-learn.cn/stable/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares

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【scikit-learn 1.2版本后】sklearn.datasets中load_boston报错使用 fetch_openml 函数来加载波士顿房价ImportError: load_boston has been removed from scikit-learn since version 1.2.

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sklearn红酒数据集分类器的构建和评估实验目的： 1. 掌握sklearn科学数据包中决策树和神经网络分类器的构建 2. 掌握对不同分类器进行综合评估

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【深度学习】多分类任务评估指标sklearn和torchmetrics对比sklearn和torchmetrics两个metric代码跑模型的输出结果一致，对比他们的区别。评估指标写在下面

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sklearn｜机器学习：决策树（一）本部分为基于**《菜菜的 sklearn 机器学习》课程的学习笔记，理论部分结合了周志华《机器学习》**来进行补充，scikit-learn 作为一个开源的 python 机器学习工具包，通过 Numpy， SciPy 和 Matploylib 等 python 数值计算的库实现高效的算法应用，涵盖了几乎所有主流机器学习算法。本课程主要介绍了 sklearn 的全面应用，具体包括 sklearn 中对算法的说明，调参，属性，接口，以及实例应用。