Публикации по теме 'sklearn'
Как реализовать нейронную сеть в несколько строк кода на Python, используя sklearn
scikit-learn (sklearn) — бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения на Python. Он предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и выбор модели.
sklearn построен на основе NumPy и SciPy, двух библиотек для научных вычислений на Python. Он разработан, чтобы быть простым в использовании и эффективным, и хорошо интегрируется с остальной частью научной..
Оптимизация ансамблей SkLearn (с однородными весами)
Всем известен невероятный потенциал пакета Python Scikit-Learn. Среди его ресурсов есть тип регрессора, который действует путем голосования (усреднения) комитета регрессоров. Это регрессор голосования .
В этой короткой статье я покажу один из способов выбора лучших регрессоров для интеграции комитета или регрессоров с генетическим алгоритмом.
Во-первых, что будет оптимизировать генетический алгоритм? — Параметры каждого регрессора в наборе регрессоров, затем он будет искать лучший..
Обучайте и оценивайте модели машинного обучения с помощью библиотеки Python LazyPredict
Мы все сталкивались или столкнемся с такой ситуацией: когда мы пытаемся найти, какая модель машинного обучения будет лучше всего работать с данным набором данных? Чтобы найти этот ответ, вам нужно написать код для различных моделей мл и обучить свой набор данных для каждой модели, а затем попытаться сравнить производительность этих моделей в тестовом наборе данных. Что ж, вот решение вашей проблемы: Lazypredict.
Фото автора Priscilla Du Preez на Unsplash
LazyPredict — это мощная..
Прогнозирование цен AirBnB в Лиссабоне: деревья и случайные леса
В этой небольшой статье мы быстро создадим модель прогнозирования ночных цен на AirBnB в Лиссабоне. Это руководство призвано служить упрощенным и практическим введением в анализ данных машинного обучения с использованием реальных данных и разработки реальной модели.
Он также предполагает базовое понимание Python и библиотеки машинного обучения scikit-learn , и он был написан на записной книжке Jupyter под управлением Python 3.6 и sklearn 0.21. Набор данных, а также записную книжку..
Линейная регрессия в Python
Насколько было бы здорово, если бы вы могли предсказать количество автомобилей, которые ваша компания может продать в следующем году? Насколько прибыльным вы могли бы быть, если бы смогли заранее спрогнозировать курс акций бренда, чтобы можно было инвестировать без каких-либо рисков? Как было бы здорово, если бы вы могли спрогнозировать свою зарплату на следующие 5 лет? Как было бы здорово, если бы вы могли предсказать счет в любимой игре?
Да! Все это возможно с помощью всего одного..
Как использовать SVM для классификации, с примером
Классификация — это контролируемая задача обучения, в которой алгоритм учится предсказывать класс или категорию точки входных данных. Цель состоит в том, чтобы изучить модель, которая может точно назначать метку класса новым, невидимым данным.
Например, распространенной задачей классификации является обнаружение спама в электронной почте, цель которой состоит в том, чтобы предсказать, является ли данное электронное письмо спамом или нет. В этом случае возможны два класса: «спам» и «не..
Все, что вам нужно для Mlflow
Это последняя неделя конкурса, и вы запустили почти 30 моделей, и на данный момент они повсюду, и вы не можете найти свою лучшую модель. лист Excel, который у вас был, неполный и вряд ли поможет. Чем вы сейчас занимаетесь? 😥
Миллоу передает привет. Mlflow — это, по сути, платформа с открытым исходным кодом, которая может эффективно обрабатывать и отслеживать весь жизненный цикл конвейера машинного обучения. Лучше всего то, что он совместим с любой библиотекой, и все, что вам нужно, это..
