随机森林是一种监督机器学习算法，通过在数据样本上创建决策树来用于分类、回归和其他任务。在创建决策树之后，随机森林分类器会收集每个决策树的预测结果，并通过投票的方式选择最佳解决方案。随机森林分类器的最大优点之一是它可以通过平均结果来减少过拟合。这就是为什么与单个决策树相比，我们能够获得更好的结果。创建随机森林分类器的步骤我们可以按照以下步骤创建随机森林… 阅读更多

借助 Scikit-learn python 库，我们可以获取数据集的类似字典的对象。类似字典的对象的一些有趣属性如下：data - 它表示要学习的数据。target - 它表示回归目标。DESCR - 数据集的描述。target_names - 它给出数据集的目标名称。feature_names - 它给出数据集的特征名称。示例 1在下面的示例中，我们使用加州住房数据集来获取其类似字典的对象。# 导入必要的库import sklearn import pandas as ... 阅读更多

二值化是一种预处理技术，当我们需要将数据转换为二进制数字时使用，即当我们需要对数据进行二值化时。名为 Sklearn.preprocessing.binarize() 的 scikit-learn 函数用于对数据进行二值化。此二值化函数具有阈值参数，低于或等于此阈值的参数值将替换为 0，高于此阈值的参数值将替换为 1。在本教程中，我们将学习使用 Python 中的 Scikit-learn (Sklearn) 对数据和稀疏矩阵进行二值化。示例让我们看一个将 NumPy 数组预处理为二进制数字的示例：# 导入… 阅读更多

Python Scikit-learn 为我们提供了 make_spd_matrix() 函数，借助该函数我们可以生成一个随机的对称正定矩阵。在本教程中，我们将使用 Python 中的 Scikit-learn (Sklearn) 生成对称正定和稀疏 spd 矩阵。为此，我们可以按照以下步骤操作：步骤 1 - 导入执行程序所需的库 sklearn.datasets.make_spd_matrix、matplotlib 和 seaborn。步骤 2 - 创建 make_spd_matrix() 的对象，并提供表示矩阵维度的 n_dim 参数的值。步骤 3 - 使用 matplotlib lib 设置输出图形的大小。步骤 4 - 使用 seaborn… 阅读更多

Python Scikit-learn 为我们提供了 make_regression() 函数，借助该函数我们可以生成一个随机回归问题。在本教程中，我们将学习生成随机回归问题以及具有稀疏不相关设计的随机回归问题。随机回归问题要使用 Python Scikit-learn 生成随机回归问题，我们可以按照以下步骤操作：步骤 1 - 导入执行程序所需的库 sklearn.datasets.make_regression 和 matplotlib。步骤 2 - 提供样本数量和其他参数。步骤 3 - 使用 matplotlib 库设置输出图形的大小和样式。步骤 4 -… 阅读更多

Scikit-learn 为我们提供了 make_classification() 函数，借助该函数我们可以绘制具有不同信息特征数量、每个类别的簇数和类别的随机生成的分类数据集。在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scikit-learn 生成和绘制分类数据集。具有一个信息特征和每个类别一个簇的数据集要生成和绘制具有一个信息特征和一个簇的分类数据集，我们可以采取以下步骤：步骤 1 - 导入执行程序所需的库 sklearn.datasets.make_classification 和 matplotlib。步骤 2 - 创建名为 X 和 y 的数据点… 阅读更多

在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 为双聚类生成具有恒定块对角结构和块棋盘结构的数组。生成具有恒定块对角结构的数组要为双聚类生成具有恒定块对角结构的数组，我们可以采取以下步骤：步骤 1 - 导入 sklearn.datasets.make_biclusters 和 matplotlib。步骤 2 - 设置图形大小步骤 3 - 创建名为 data、row 和 column 的数据点。步骤 4 - 创建一个绘图器来显示具有恒定块对角结构的数组。步骤 5 - 提供… 阅读更多

在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scikit-learn 创建样本数据集。我们可以轻松地将各种内置的 scikit-learn 数据集用于我们的机器学习模型，但有时我们需要一些玩具数据集。为此，scikit-learn python 库为我们提供了一个很棒的样本数据集生成器。使用 Scikit-Learn 创建样本 Blob 数据集要创建样本 Blob 数据集，我们需要导入 sklearn.datsets.make_blobs，它非常快速且易于使用。示例在下面给出的示例中，让我们看看如何使用此库创建样本 Blob 数据集。# 导入库from sklearn.datasets import make_blobs ... 阅读更多

Scikit-learn，也称为 Sklearn，是一个最有用和强大的开源 Python 库，它使用统一的接口实现了机器学习和统计建模算法，包括分类、回归、聚类和降维。Scikit-learn 库是用 Python 编写的，并构建在其他 Python 包之上，例如 NumPy（数值 Python）和 SciPy（科学 Python）。使用 pip 在 Windows 上安装 Scikit-learn要在 Windows 上安装 Scikit-learn，请按照以下步骤操作：步骤 1-确保已预安装 Python 和 pip在您的系统上打开命令提示符，并键入以下命令以检查是否已安装 Python 和 pip… 阅读更多

对象的实体计算为轮廓面积与其凸包面积的比率。因此，要计算实体，我们首先必须找到轮廓面积和凸包面积。可以使用 cv2.contourArea() 函数找到对象的轮廓面积。等效直径是指面积与轮廓面积相同的圆的直径。实体和等效直径可以计算如下：语法area = cv2.contourArea(cnt)hull = cv2.convexHull(cnt)hull_area = cv2.contourArea(hull)solidity = float(area)/hull_areaequi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)其中，cnt 是… 阅读更多