De plus, nous définirons la taille du pas pour tracer la grille de maillage. Il convertit un problème non séparable en problème séparable. [CDATA[var la=!1;window.addEventListener("scroll",function(){(0!=document.documentElement.scrollTop&&!1===la||0!=document.body.scrollTop&&!1===la)&&(!function(){var e=document.createElement("script");e.type="text/javascript",e.async=!0,e.src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js";var a=document.getElementsByTagName("script")[0];a.parentNode.insertBefore(e,a)}(),la=!0)},!0);//]]> Nous pouvons changer les valeurs des fonctionnalités de la prédiction pour la tester. model = gnb.fit (train, train_labels) Maintenant, évaluez le modèle en faisant une prédiction sur les données de test et cela peut être fait comme suit - preds = gnb.predict (test) print (preds) [1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 11 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1] Les séries de 0 et de 1 ci-dessus sont les valeurs prédites pour les classes de tumeurs, c'est-à-dire malignes et bénignes. Ce mystérieux phénomène s’explique parfaitement. Par exemple, le propriétaire de la boutique souhaite prédire que le client qui est entré dans la boutique achètera la station de lecture (par exemple) ou non. Ici, nous allons implémenter le modèle de forêt aléatoire sur le jeu de données scikit learn cancer. Dans un premier temps nous allons essayer de dégager de grandes tendances sur nos variables en utilisant un graphique de type pairplot (c’est à dire un scatter plot des variables prises 2 par 2). L'ensemble de données a 569 instances, ou données, sur 569 tumeurs et comprend des information sur 30 attributs ou caractéristiques, tels que le rayon de la tumeur, la texture, la douceur et la surface. arange (x_min, x_max, h), np.arange (y_min, y_max, h)) X_plot = np.c_ [xx.ravel (), yy.ravel ()] Nous devons donner le valeur du paramètre de régularisation. C = 1.0 Nous devons créer l'objet classificateur SVM. An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning, An NLP Approach to Analyzing Twitter, Trump, and Profanity, IA&NLP’20: International Workshop on Artificia…, A2IOT’2021: 2nd International Workshop on Artificial Intelli…, Deep Learning for Object Detection: A Comprehensive Review, Treillis de concepts et classification s…, Supervised ML: A Review of Classificatio…. arange (x_min, x_max, h), np.arange (y_min, y_max, h)) X_plot = np.c_ [xx.ravel (), yy.ravel ()] Nous devons donner le valeur du paramètre de régularisation. En apparté, il faut noter que la saisonnalité est importante et une ascension d’un col au mois de janvier ne sera pas similaire à une ascension en aôut. Maintenant, nous construisons le modèle avec les commandes suivantes -. print (feature_names [0]) rayon moyen print (features [0]) [1.79900000e + 01 1.03800000e + 01 1.22800000e + 02 1.00100000e + 03 1 .18400000e-01 2.77600000e-01 3.00100000e-01 1.47100000e-01 2.41900000e-01 7.87100000e-02 1.09500000e + 00 9.05300000e-01 8.58900000e + 00 1.53400000e + 02 6.39900000e-03 4.90400000e-02 5.37300000e- 02 1.58700000e-02 3.00300000e-02 6.19300000e-03 2.53800000e + 01 1.73300000e + 01 1.84600000e + 02 2.01900000e + 03 1.62200000e-01 6.65600000e-01 7.11900000e-01 2.65400000e-01 4.60100000e-01 1.18900000 e-01] À partir de la sortie ci-dessus, nous pouvons voir que la première instance de données est une tumeur maligne dont le rayon principal est 1,7990000e + 01. Importons maintenant les packages suivants -, importons lespandas commepd import numpy as np depuis sklearn import svm, les ensembles de données importent matplotlib.pyplot comme plt, Maintenant, chargez les données d'entrée -, Nous prenons les deux premières fonctionnalités -. Ici, si nous parlons de variables dépendantes et indépendantes, la variable dépendante est la variable de classe cible que nous allons prédire et de l'autre côté la variabl indépendantees sont les fonctionnalités que nous allons utiliser pour prédire la classe cible. Par conséquent, le taux d'événements pour le nouvel ensemble de données serait de 1500/6450 = 23%. Voici quelques techniques de rééchantillonnage - Sous-échantillonnage aléatoire - Cette technique vise à équilibrer la distribution des classes en éliminant aléatoirement exemples de classe majoritaire. Iteratively refining the residuals instead of recomputing them gives performance gains of 2–10 times over the reference R implementation (Hastie and Efron, 2004). Les commandes suivantes peuvent être utilisées pour construire le modèle - from sklearn.naive_bayes import GaussianNB La commande ci-dessus importera le module GaussianNB. Svc_classifier = svm_classifier.SVC (noyau = 'linéaire ', C = C, décision_function_shape = 'ovr '). Pour commencer, nous devons installer le module sklearn. Ici n seraient les fonctionnalités que nous aurions. Maintenant, obtenez la précision sur l'entraînement ainsi que sur le sous-ensemble de test: si nous allons augmenterase le nombre d'estimateurs alors, la précision du sous-ensemble de test serait également augmentée. x_min, x_max = X [:, 0] .min () - 1, X [:, 0] .max () + 1 y_min, y_max = X [:, 1] .min () - 1, X [:, 1] .max () + 1 h = (x_max / x_min) / 100 xx, yy = np.meshgrid (np. target, random_state = 0) Après avoir fourni l'ensemble de données, nous devons ajuster le modèle qui peut être fait comme suit - forest = RandomForestClassifier (n_estimators = 50, random_state = 0) forest.fit (X_train, y_train ) Maintenant, obtenez la précision sur l'entraînement ainsi que sur le sous-ensemble de test: si nous allons augmenterase le nombre d'estimateurs alors, la précision du sous-ensemble de test serait également augmentée. mesh_step_size = 0.02 Définissons la grille de maillage de X et les valeurs Y comme suit - x_vals, y_vals = np.meshgrid (np.arange (min_x, max_x, mesh_step_size), np.arange (min_y, max_y, mesh_step_size) ) Avec l'aide du code suivant, nous pouvons exécuter le classificateur sur la grille de maillage - output = classifier.predict (np.c_ [ x_vals.ravel (), y_vals.ravel ()]) output = output.reshape (x_vals.shape) plt.figure () plt.pcolormesh (x_vals, y_vals, sortie, cmap = plt.cm.gray) plt.scatter ( X [:, 0], X [:, 1], c = y, s = 75, edgecolors = 'black ', linewidth = 1, cmap = plt.cm.Paired) La ligne de code suivante spécifiera les limites du tracé plt.xlim (x_vals.min (), x_vals.max ()) plt.ylim (y_vals.min (), y_vals.max ()) plt.xticks ((np.arange (int (X [:, 0] .min () - 1), int (X [:, 0] .max () + 1), 1.0))) plt.yticks ((np.arange (int (X [:, 1] .min () - 1), int (X [:, 1] .max () + 1), 1.0))) plt.show () Maintenant, après avoir exécuté le code, nous obtiendrons la sortie suivante, régression logistique classificateur - (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});// Régression logistique Fondamentalement, le modèle de régression logistique est l'un des membres de la famille d'algorithmes de classification supervisée. Le graphe qui en résulte permet de se faire une idée visuelle des différents regroupements et d’intuiter le nombre de classes. La fonction logistique est la courbe sigmoïde qui est utilisée pour construire la fonction avec Prérequis Avant de construire le classificateur en utilisant la régression logistique, nous devons installer le package Tkinter sur notre système. Le classificateur SVM pour prédire la classe de l'usine d'iris basée sur 4 caractéristiques est présenté ci-dessous. Maintenant, nous devons importer le jeu de données nommé Breast Cancer Wisconsin Diagnostic Database . Dans la régression logistique, estimer les probabilités signifie prédire la probabilité d'occurrence de l'événement. Mais d'un autre côté, il a des chances accrues de sur-ajustement car il reproduit les événements de classe minoritaire. These are the top rated real world Python examples of flaskextlogincurrent_user.is_admin extracted from open source projects. Chaque instance a les quatre caractéristiques à savoir la longueur des sépales, la largeur des sépales, la longueur des pétales et la largeur des pétales. En effet, rappelons que chaque individu du dataset représente une ascension d’un col et il y a un 31 cols différents. fit (X, y) Z = svc_classifier.predict (X_plot) Z = Z.reshape (xx.shape) plt.figure (figsize = (15, 5)) plt.subplot (121 ) plt.contourf (xx, yy, Z, cmap = plt.cm.tab10, alpha = 0,3) plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], c = y, cmap = plt.cm .Set1) plt.xlabel ( 'Sepal length ') plt.ylabel ( 'Sepal width ') plt.xlim (xx.min (), xx.max ()) plt.title ( 'SVC with linear kernel ') (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});//
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