random_state精品文章

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  python學(xué)習(xí)筆記 --- 來看看 random_state 這個(gè)參數(shù)

  來看看 random_state 這個(gè)參數(shù) SVC(random_state=0)里有參數(shù) random_state from imblearn.over_sampling import SMOTE SMOTE(random_state=42) 里有參數(shù) random_state 上面一個(gè)是svd算法，一個(gè)是處理不平衡數(shù)據(jù)的smote算法，我都遇到了random_state這個(gè)參數(shù)，那么......

  lolomaco 2019-07-30 14:19 評(píng)論0 收藏0
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  Sklearn入門介紹

  ...機(jī)分割訓(xùn)練集和測(cè)試集： # test_size：設(shè)置測(cè)試集的比例。random_state:可理解為種子，保證隨機(jī)唯一 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/3., random_state=8) sklearn實(shí)戰(zhàn)例子： from sklearn import datasets ...

  superPershing 2019-08-06 13:30 評(píng)論0 收藏0
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  Sklearn入門介紹

  ...機(jī)分割訓(xùn)練集和測(cè)試集： # test_size：設(shè)置測(cè)試集的比例。random_state:可理解為種子，保證隨機(jī)唯一 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=1/3., random_state=8) sklearn實(shí)戰(zhàn)例子： from sklearn import datasets ...

  miracledan 2019-07-31 11:05 評(píng)論0 收藏0
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  使用權(quán)重正則化較少模型過擬合

  ...Frame # 生成2分類數(shù)據(jù)集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.2, random_state=1) print(X.shape) print(X[:6]) print(y.shape) print(y[:6]) df = DataFrame(dict(x=X[:,0], y=X[:,1], label=y)) colors = {0:...

  neroneroffy 2019-06-26 18:50 評(píng)論0 收藏0
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  采用 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)足球比賽結(jié)果

  ... =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0) 參數(shù)解釋： train_data：被劃分的樣本特征集 train_target：被劃分的樣本標(biāo)簽 test_size：如果是浮點(diǎn)數(shù)，在0-1之間，表示樣本占比；如果是整數(shù)的話就是樣本的數(shù)...

  FrancisSoung 2019-06-26 18:58 評(píng)論0 收藏0
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  Python基于邏輯回歸的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)（數(shù)據(jù)集messidor_features.arff）

  ...集占比x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,train_size=0.8,random_state=90)lr=LogisticRegression(max_iter=3000)clm=lr.fit(x_train,y_train)print(對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果：)#輸出預(yù)測(cè)結(jié)果、預(yù)測(cè)結(jié)果的結(jié)構(gòu)類型及尺寸result=clm.p...

  Tangpj 2021-11-23 09:51 評(píng)論0 收藏0