在当今竞争激烈的商业环境中，客户流失（客户的流失）是许多公司面临的一个严峻挑战。能够预测哪些客户有流失的风险可以帮助企业采取积极措施留住这些客户，并保持长期的盈利能力。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 scikit-learn 库构建客户流失预测机器学习模型。我们将开发的客户流失预测模型旨在分析客户数据并预测客户是否可能流失。通过利用机器学习的强大功能…… 阅读更多

介绍 Python 是一种灵活的编程语言，拥有无限的库和框架。Scikit-learn 是一个流行的库，它提供了一套丰富的工具，用于机器学习和数据分析。在本文中，我们将深入探讨 Python 和 scikit-learn 中管道的概念。管道是组织和简化机器学习工作流程的有效工具，它允许您将多个数据预处理和建模步骤链接在一起。我们将研究三种不同的构建管道的方法，对每种方法进行简要解释，并包含完整的代码和输出。理解管道在…… 阅读更多

理解估计协方差矩阵的各种技术在机器学习领域至关重要。Scikit-Learn 包含两种流行的协方差估计方法，本文将对它们进行比较。Ledoit-Wolf Oracle 近似收缩 (OAS) 估计。协方差估计简介 在我们开始比较之前，让我们先了解协方差估计。在统计和数据分析中，协方差估计是一种用于理解和量化数据集中多个维度或特征之间关系的技术。当处理多维数据集时，这变得更加重要，因为理解各种变量之间的关系可以提高机器学习模型的性能…… 阅读更多

数据泛化，也称为数据汇总或数据压缩，是通过识别和以更简化的形式表示数据中的模式来降低大型数据集复杂性的过程。这通常是为了使数据更易于管理，并更容易分析和解释。数据泛化的介绍 数据泛化是数据分析过程中至关重要的一步，因为它允许我们通过识别可能不会立即显现的模式和趋势来理解大型和复杂的数据集。通过简化数据，我们可以更容易地识别关系、分类…… 阅读更多

线性分类是最简单的机器学习问题之一。为了实现线性分类，我们将使用 sklearn 的 SGD（随机梯度下降）分类器来预测鸢尾花物种。步骤 您可以按照以下步骤使用 Python Scikit-learn 实现线性分类：步骤 1 - 首先导入必要的包 scikit-learn、NumPy 和 matplotlib 步骤 2 - 加载数据集并从中构建训练和测试数据集。步骤 3 - 使用 matplotlib 绘制训练实例。虽然此步骤是可选的，但最好绘制实例以提高清晰度。步骤 4 - 创建…… 阅读更多

Iris，一个多变量花卉数据集，是最有用的 Python scikit-learn 数据集之一。它有 3 个类别，每个类别有 50 个实例，包含三种鸢尾花物种（即 Iris setosa、Iris virginica 和 Iris versicolor）的花萼和花瓣部分的测量结果。此外，Iris 数据集包含来自这三个物种中的每一个的 50 个实例，并包含四个特征，即花萼长度 (cm)、花萼宽度 (cm)、花瓣长度 (cm)、花瓣宽度 (cm)。我们可以使用主成分分析 (PCA) 将 IRIS 数据集转换为具有 2 个特征的新特征空间。步骤 我们可以按照以下步骤…… 阅读更多

Sklearn DIGITS 数据集有 64 个特征，因为每个数字的图像大小为 8x8 像素。我们可以使用主成分分析 (PCA) 将 Scikit-learn DIGITS 数据集转换为具有 2 个特征的新特征空间。将 64 个特征的数据集转换为 2 个特征的数据集将大大减少数据大小，我们将丢失一些有用的信息。这也将影响机器学习模型的分类精度。将 DIGITS 数据集转换为 2 特征数据集的步骤 我们可以按照以下步骤使用 PCA 将 DIGITS 数据集转换为 2 特征数据集：首先，导入…… 阅读更多

降维是一种无监督机器学习方法，用于减少每个数据样本的特征变量数量，选择一组主要特征。主成分分析 (PCA) 是 Sklearn 中提供的流行降维算法之一。在本教程中，我们将使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 使用主成分分析和增量主成分分析进行降维。使用主成分分析 (PCA) PCA 是一种统计方法，它通过分析原始数据集的特征将数据线性投影到新的特征空间。PCA 背后的主要概念是选择数据的“主要”特征…… 阅读更多

随机投影是一种降维和数据可视化方法，用于简化高维数据的复杂性。它主要应用于其他降维技术（例如主成分分析 (PCA)）无法有效处理的数据。Python Scikit-learn 提供了一个名为 sklearn.random_projection 的模块，它实现了计算效率高的数据降维方法。它实现了以下两种类型的非结构化随机矩阵：高斯随机矩阵、稀疏随机矩阵。实现高斯随机投影：对于实现高斯随机矩阵，random_projection 模块使用 GaussianRandomProjection() 函数，该函数通过……阅读更多

朴素贝叶斯分类基于贝叶斯概率定理，是根据未知数据集预测类别的过程。Scikit-learn 有三种朴素贝叶斯模型，即：高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯。在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 构建高斯朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯分类器。高斯朴素贝叶斯分类器：高斯朴素贝叶斯分类器基于以均值和方差为特征的连续分布。通过一个例子，让我们看看如何使用 Scikit-Learn Python 机器学习库来构建高斯朴素贝叶斯分类器……阅读更多