大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python机器学习抽样的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习抽样的解答,让我们一起看看吧。
如何在Python中从零开始实现随机森林?
随机森林(Random Forest)属于集成学习(Ensemble Learning)的一种。集成学习,顾名思义,就是集众模型之大成。类比一下日常生活中的日子,比如给试卷评分,客观题很简单,直接按照标准答案就是了(实际上现在考试客观题基本都通过机器阅卷了),但是主观题就没那么简单了。普通的小测验,一个老师打个分就是了,但重大考试,为了慎重,往往会找多个老师同时打分,然后通过某种算法得出一个最终分,一般而言是平均,但对分差过大的情况会作特殊处理。某种意义上,其实是让多个老师投票投出一个最终得分。再比如,判例法系统中的陪审团,也可以看成是集成学习。(但是各种选秀节目的评委打分就不一定是集成学习了,因为有很多黑箱操作 ;-) 集成学习,也是让多个模型学习同一个问题,然后通过某种投票(voting)机制,得出较优的结果。
(图片来源:KDnuggets)
随机森林,顾名思义,就是找一批决策树来进行决策。用Python代码来表示,就是构建一个决策树的列表,然后让这些决策树“投票”:
trees = [create_tree() for i in range(n)]
predictions = [bagging(trees, sample) for sample in test_data]
其中,create_tree函数用于构建决策树,限于篇幅,具体定义这里省略(可以参考各决策树教程)。
bagging在原数据集的基础上创建多个子数据集,然后分给多棵决策树,让这些决策树分别学习,最后通过某种投票机制(比如平均数、中位数、众数)集成多棵决策树的成果。
比如,通过众数:
predictions = [predict(trees, sample) for sample in test_data]
视频加载中...
你好,楼主,这是我之前通过自学python语言编码实现的,不过被我拿来表白头条了哈哈哈。
言归正传,
本教程分为2个步骤。
这些步骤为您需要将随机森林算法应用于自己的预测建模问题奠定了基础。
在决策树中,通过利用最低成本找到指定属性和该属性的值方法来确定分割点。
对于分类问题,这个成本函数通常是基尼指数,它计算分割点创建的数据组的纯度。基尼指数为0是完美纯度,其中在两类分类问题的情况下,将类别值完全分成两组。
在决策树中找到最佳分割点涉及到为每个输入的变量评估训练数据集中每个值的成本。
对于装袋和随机森林,这个程序是在测试数据集的样本上执行的,并且是可替换的。更换取样意味着同一行(数据)会不止一次的被选择并将其添加到取样中。
我们可以优化随机森林的这个程序。我们可以创建一个输入属性样本来考虑,而不是在搜索中枚举输入属性的所有值。
学习python中的pandas有没有好的教程推荐?
今天给大家分享一份Pandas速查表,看看如何 用一张图就能彻底搞定Pandas!
这份速查表一共有两页,我已经将它转换为图片👇
经过一番研究,这两张图片一共覆盖了7个常用的Pandas操作👇
介绍了几种常用的DataFrame创建语法
这部分主要是一些在数据清洗中常用的方法,比如数据连接、数据排序、数据删除等,并且还对四个常用的操作给出了图示,理解起来简直不要太方便!
这一块区域主要是分别用行/列来讲解一些常用的数据查看、抽样、切片等操作,包含了tail、head、loc、iloc等非常重要的方法,并且同样给出了部分动画便于理解
这一块主要给出了一些在进行探索性分析时常用的方法,比如max、min、count等,不过官方将apply放在这里,并没有展开讲解
这两个区域为缺失值处理和创建新的列,重点用动画示例了assign和qcut方法,缺失值处理部分仅给出了两个方法,应该是偷懒了
学习pandas最好的教程就是官方文档了,每一次python需要模块的更新,官方文档也会做相应的更新,官方的文档是英文的,如果翻译学习起来比较困难的话,一般在一些论坛里面也有中文翻译过来的文档,这样结合官方文档,学习pandas起来比较容易,pandas的本质是一种数据框的形式,内容跟excel操作学习相似,所以说,学习pandas的时候,里面的一些数据处理步骤,可以对比excel学习
当然是有的,首推就是官方教程,最新最全,只不过是英文的,其次就是中文社区,阅读方便,理解容易,但稍有滞后,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:
链接地址:https://pandas.pydata.org/docs/index.html
这是pandas的官方教程,最新最全,示例展示也最为丰富,从基础的pandas安装、数据结构(series、dataframe)到高级的各种数据框操作,这个文档都有详细介绍,不管你是零基础的初学者还是有一定经验的开发者,都可以从这里找到最新、最有价值的资料,但所有资料都是英文的,如果你英文基础不好,阅读起来可能会比较费力:
链接地址:https://www.pypandas.cn/
这是pandas的中文社区,资料来说也比较全面,但相对于官方教程来说,内容会有些许删减和浓缩,有些可能也不会是最新的(稍有滞后),阅读来说,非常方便,都是中文的,一目了然,尤其是对于英文基础不好的开发者,可以说是非常合适,同时官方自带有一些深度学习资料,包括线性回归、图像分类、情感分析、个性化推荐等,如果你对机器学习、推荐算法比较感兴趣,可以参考一下,边学习边应用,效果非常不错:
链接地址:https://www.yiibai.com/pandas
学习pandas最好的教程就是官方文档了,每一次python需要模块的更新,官方文档也会做相应的更新,官方的文档是英文的,如果翻译学习起来比较困难的话,一般在一些论坛里面也有中文翻译过来的文档,这样结合官方文档,学习pandas起来比较容易,pandas的本质是一种数据框的形式,内容跟excel操作学习相似,所以说,学习pandas的时候,里面的一些数据处理步骤,可以对比excel学习。
另外推荐CSDA论坛,这个论坛专为学习编程的IT人士建立,里面的好多内容都可以参考学习!
祝你学习愉快!
英文过关的话,首选pandas官方教程,链接地址:https://pandas.pydata.org/docs/index.html
希望看视频学习的话,可以看看我的《Python数据分析--玩转Pandas》,链接地址:https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005071007
视频加载中...
如何选择机器学习算法?
我建议你真正要学习的话,可以报个班系统地学习,搭建起整个机器学习的知识体系,在这里我推荐下菜鸟窝的机器学习工程师就业课。他们会从python基础、数据分析、数学开始,都是从0基础手把手教学,老师都是BAT工业界多年实践经验的,能让你在最短时间入门机器学习,并且拥有持续读paper等的自学能力,不过培训跟相亲一样要看眼缘,你可以先听听他们的免费公开课
本文邀请qiaolin来回答,与你分享机器学习学习算法的方***~
选择机器学习算法时,需要考虑以下因素:
需要预测什么?分类,回归,还是聚类?
算法的复杂度,应用在大数据上是否可行?
算法有没有迭代(相对于batch)的版本?能否实现在线学习或streaming?
算法是否需要可解释性?
特征是否高维?如高维是否考虑用PCA或Lasso降维?
算法的准确率,是否倾向于欠拟合或过拟合?
参数模型中引入的“prior”对该数据集是否合理?
同时我们也需要考虑模型的表现,如模型训练时,神经网络的比SVM快(why?), 而预测步骤,SVM比神经网络快(why?)。
其实大多数情况,算法的选择并没有那么重要,大多数模型都已经比较成熟,关键在于参数调优和模型优化。至于非要选择什么算法,还是要根据具体业务场景、数据量、纬度大小、数据的特征等综合场景来考虑,有时一个复杂Nb的算法未必就能得到很好的结果
机器学习作为人工智能领域的主要研究方向之一,是目前的一个热门领域。学习机器学习的一个重要环节是掌握机器学习算法,而机器学习算法一定要从被广泛使用的算法开始学起。
目前在机器学习领域被广泛采用的机器学习算法包括决策树、K-mean、SVM(支持向量机)、EM(最大期望算法)、PageRank、Apriori、AdaBoost、kNN(近邻)、分类回归树、朴素贝叶斯等。这些算法目前在机器学习领域被广泛采用,有大量的实际案例,对于初学者来说是首先应该掌握的算法。
算法的选择要根据实际的场景进行分析,比如采用kNN算法可以完成同层次分类、识别应用(消费人群划分),决策树可以用于递进式判断的场景(诊疗分析等)等,要想能在不同的应用场景下选择适合的算法,首先要对各种算法有一个较为全面的了解,知道每种算法的优缺点以及适用范围。
对于初学者来说,学习机器学习要清楚机器学习的目的和概念,清楚机器学习的实施步骤、掌握不同的算法、能够使用编程语言完成算法的实现过程。机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律,机器学习的步骤包括数据收集、整理,算法设计、算法实现、训练算法、验证算法和使用算法。
机器学习的算法实现可以使用Python语言,由于Python语言有丰富的库(Numpy、Matplotlib等),所以目前Python在机器学习领域有广泛的应用。我在早期使用Java完成算法实现,后来改用Python,现在的落地项目也在使用Python语言。总的来说,使用Python做机器学习开发还是比较方便的(相对于Java来说)。
我是从大数据研发进而开始机器学习领域研究的,目前也在做机器学习方面的落地项目,我会陆续在头条写一些关于机器学习方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。
如果有机器学习方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
到此,以上就是小编对于python机器学习抽样的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习抽样的3点解答对大家有用。