from sklearn.datasets import make_regression

时间: 2023-11-03 14:05:47 浏览: 192
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关于sklearn的笔记

`make_regression` 是 `sklearn.datasets` 模块中的一个函数，用于生成一个具有线性关系的回归数据集。它可以用于模拟回归问题的数据集，以便测试和评估回归算法的性能。 这个函数可以根据指定的参数生成一个回归问题的数据集，包括输入特征和对应的目标变量（标签）。通过调整参数，可以控制生成数据集的样本数量、特征数量、噪声水平等。 使用 `make_regression` 函数可以方便地生成合成数据集，用于回归算法的训练和测试。
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from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=6, n_features=5, n_informative=2, n_redundant=2, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, scale=1.0, random_state=...
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sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score # 生成样本数据 X, y = make_...

解释如下代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error

4. sklearn.datasets：Scikit-Learn 库中的数据集生成工具。 5. sklearn.model_selection：Scikit-Learn 库中的模型选择工具，用于数据集的分割、交叉验证等操作。 6. sklearn.preprocessing：Scikit-Learn ...

from sklearn.linear_model import ElasticNet from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.feature_selection import SelectFromModel # 创建Elastic Net模型实例 elastic_net = ElasticNet() # 设置超参数的候选值 param_grid = {'alpha': [0.1, 0.5, 1, 2, 5], 'l1_ratio': [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]} # 使用网格搜索选择最优超参数 grid_search = GridSearchCV(elastic_net, param_grid, cv=5) grid_search.fit(x_train, y_train) # 输出最优超参数 print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_)) # 使用最优超参数训练模型 elastic_net_best = ElasticNet(**grid_search.best_params_) elastic_net_best.fit(x_train, y_train) # 变量选择 selector = SelectFromModel(elastic_net_best, prefit=True) x_train_selected = selector.transform(x_train) x_train_selected selector # 训练新模型 elastic_net_selected = ElasticNet(**grid_search.best_params_) elastic_net_selected.fit(x_train_selected, y_train) # 测试模型 x_test_selected = selector.transform(x_test) y_pred = elastic_net_selected.predict(x_test_selected)怎么查看筛选出的变量

在以上代码中，使用了sklearn.feature_selection模块中的SelectFromModel方法进行变量选择，其中的参数prefit=True表示输入的模型elastic_net_best已经进行了拟合，selector可以根据输入的模型选择重要特征。...

运行下面代码需要安装哪些包from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

运行上述代码需要安装以下Python包： - scikit-learn：提供了机器学习算法和工具，包括模型选择、特征提取、预处理等。可以使用pip install scikit-learn进行安装。 - pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构...

from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LogisticRegression import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np，这些程序是用来干什么的？

具体来说，该程序使用make_moons函数生成一些带有噪声的二元分类数据，然后使用PolynomialFeatures函数对特征进行多项式扩展，接着使用LogisticRegression函数拟合数据并预测新的样本。最后，使用matplotlib.pyplot...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Laowang\Desktop\Python机器学习基础教程\2.3.1.py", line 3, in <module> import mglearn.datasets File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\__init__.py", line 1, in <module> from . import plots File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\plots.py", line 5, in <module> from .plot_knn_regression import plot_knn_regression File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\plot_knn_regression.py", line 7, in <module> from .datasets import make_wave File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\datasets.py", line 5, in <module> from sklearn.datasets import load_boston File "E:\python_test\Lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py", line 156, in __getattr__ raise ImportError(msg) ImportError: load_boston has been removed from scikit-learn since version 1.2.

这是一个错误信息，提示你在使用scikit-learn库的load_boston函数时出现问题。load_boston函数在Scikit-learn版本1.2之后已被移除，因此你需要升级Scikit-learn库或者使用其他函数来加载波士顿房价数据集。...

X, y = mglearn.datasets.make_forge() mglearn.plots.plot_linear_regression_wave() from sklearn.linear_model import LinearRegression X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=60) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) print("lr.coef_: {}".format(lr.coef_)) print("lr.intercept_: {}".format(lr.intercept_)) print("Training set score: {}".format(lr.score(X_train, y_train))) print("Test set score: {}".format(lr.score(X_test, y_test))) X, y = mglearn.datasets.load_extended_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) lr = LinearRegression().fit(X_train, y_train) print("Training set score: {}".format(lr.score(X_train, y_train))) print("Test set score: {}".format(lr.score(X_test, y_test))) 对该段代码做出详细解释

1. 第一个部分使用mglearn中的make_forge()函数生成一些合成数据，并使用mglearn.plots.plot_linear_regression_wave()函数可视化线性回归模型的预测结果。该部分旨在展示线性回归模型如何处理简单的数据集。 2. 第...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。)

可以通过LogisticRegression模型的参数penalty来设置正则项类型，'l1'代表L1正则化，'l2'代表L2正则化。我们可以分别创建两个LogisticRegression模型，一个使用L1正则化，另一个使用L2正则化。具体代码如下： ...

翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

1.导入需要的库，包括 Matplotlib 和 Numpy 用于绘图和数据处理，以及 Scikit-learn 中的 datasets、linear_model 和 metrics 模块。 2.加载糖尿病数据集，即 diabetes_X 和 diabetes_y。 3.仅使用一个特征（即第3...

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.datasets.samples_generator'

from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, n_classes=2) 如果你需要其他类型的数据，请提供更多的信息，我会给出相应...

sklearn.metrics.roc_auc_score和sklearn.metrics.roc_curve怎么用，参数都有哪些，举个例子应用一下说明

from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc...

利用sklearn.metrics.roc_curve绘制roc曲线代码

from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc ...

采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类。 具体内容： （1）数据集：使用 sklearn 自带数据生成器 make_moons 产生两类数据样本，特征衍生（数据增强）：使用 sklearn 自带 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成指 定阶次的多项式特征，从而得到所有多项式组合成的新特征矩阵，degree 参数任选。）模型建立：在新特征基础上建立逻辑回归二分类模型。 （4）决策边界可视化：绘制决策边界，观察非线性边界的变化。

from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LogisticRegression import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # ...

python代码用make_regression()生成一个用于线性回归的数据集(n_samples=200, n_features=2)，用linear_regression() 拟合该数据集，获取权重。

from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成用于线性回归的数据集 X, y = make_regression(n_samples=200, n_features=2) # 拟合数据集 lr = Linear...

：采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类）特征衍生（数据增强）：使用 sklearn 自带 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成指 定阶次的多项式特征，从而得到所有多项式组合成的新特征矩阵，degree 参数使用for循环。 具体内容： （1）数据集：使用 sklearn 自带数据生成器 make_moons 产生两类数据样本，， ）模型建立：在新特征基础上建立逻辑回归二分类模型。 （4）决策边界可视化：绘制决策边界，观察非线性边界的变化

from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures import matplotlib...

采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类。 具体内容： （1）数据集：使用 sklearn 自带数据生成器 make_moons 产生两类数据样本，示例程序如下， 参数可自行修改。特征衍生（数据增强）：使用 sklearn 自带 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成指 定阶次的多项式特征，从而得到所有多项式组合成的新特征矩阵，degree 参数使用for循环。（3）模型建立：在新特征基础上建立逻辑回归二分类模型。 （4）决策边界可视化：绘制决策边界，观察非线性边界的变化。用pycharm写，用IPython解释器，

from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LogisticRegression 然后我们使用 make_moons 函数生成数据集，并将其...

sklearn.metrics 的平均绝对值百分比误差怎么用

from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建一个回归数据集 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, random_state=42) # 划分训练...

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=2, random_state=4) 有数据代码应该怎么修改

from sklearn.datasets import make_regression # 修改后的代码 X, y = make_regression(n_samples=200, n_features=20, noise=1.5, random_state=4) 请根据你的具体需求修改参数，以生成所需的数据集。

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