【机器学习】K近邻算法:原理、实例应用(红酒分类预测) 案例简介:有178个红酒样本,每一款红酒含有13项特征参数,如镁、脯氨酸含量,红酒根据这些特征参数被分成3类。要求是任意输入一组红酒的特征参数,模型需预测出该红酒属于哪一类。 1. K近邻算法介绍 1.1 算法原理 原理:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特...
Wine红酒数据集是机器学习中一个经典的分类数据集,它是意大利同一地区种植的葡萄酒化学分析的结果,这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据集中含有178个样本,分别属于三个已知品种,每个样本含有13个特征(即13个化学成分值)。任务是根据已知的数据集建立分类模型,预测新的葡萄酒数据的类别。 任务内容包括: 1、 加载红酒...
【机器学习⼊门】(1)K近邻算法:原理、实例应⽤(红酒分类预测)附python完整代码及数据集各位同学好,今天我向⼤家介绍⼀下python机器学习中的K近邻算法。内容有:K近邻算法的原理解析;实战案例--红酒分类预测。红酒数据集、完整代码在⽂章最下⾯。案例简介:有178个红酒样本,每⼀款红酒含有13项特征参数,如...
【机器学习】K近邻算法:原理、实例应用(红酒分类预测),蓝色点是属于a类型的样本点,粉色点是属于b类型的样本点。原理:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)
1、学习并熟悉Scikit-learn中的分箱处理类KBinsDiscretizer。 2、在红酒预测案例中引入分箱处理,对比分类模型的性能。 环境 操作系统:Windows 10、Ubuntu18.04 工具软件:Anaconda3 2019、Python3.7 硬件环境:无特殊要求 依赖库列表 scikit-learn 0.24.2 numpy 1.19.5 ...
三、画出n_estimators的学习曲线,找出最优的n_estimaters 这段代码跑的比较久一点,n_job用来调用电脑的线程,可能会报错warnings.warn("Estimator fit failed. The score on this train-test",报错的可以注释掉 scorel=[]#定义一个列表,用来存放每次循环得到的scoreforiinrange(0,200,10):rfc=RandomForestClassi...
机器学习sklearn(三十三):算法实例(二)分类(一)分类决策树(一) DecisionTreeClassifier与红酒数据集 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*,criterion='gini',splitter='best',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_...
1.SVM原型 SVM分类算法在Sklearn机器学习包中,实现的类是svm.SVC,即C-Support Vector Classification,它是基于libsvm实现的。构造方法如下: SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=Fal...
data = pd.read_csv("F:\\书籍学习:python数据挖掘与机器学习实战\\葡萄酒数据集的随机森林分类\\winequality-red.csv") data.head()#查看数据 1. 2. 3. 4. # 导入所有需要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier ...
吴老师《人工智能导论:案例与实践》飞桨版课程大公开,原理加实践教你实现基于线性判别算法的红酒类型分类实验 飞桨AI Studio 3枚 AI Studio 经典版 2.3.0 Python3 初级 2022-06-24 15:25:42版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 1 2022-06-24 15:27:05 请选择预览文件 基于线性判别算法的红酒...