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详解 Scikit-learn 的 manifold.TSNE函数：t-SNE 数据降维

Scikit-learn是一个重要的Python机器学习库，其中的manifold.TSNE函数使用了t-SNE技术（一种非线性降维技术）来将高维数据可视化为低维数据。实际上，t-SNE可用于生成可视化图表，其中高维数据点被表示为低维空间中的点，距离与相似性信息一致。下面提供一个使用例子：首先，导入…

详解 Scikit-learn 的 preprocessing.LabelEncoder函数：标签编码

sklearn.preprocessing.LabelEncoder是一个用于将标签值编码为整数或一组整数的类。它经常用于机器学习中对标签或类别进行编码。下面就是LabelEncoder的使用方法和说明：导入相关库 from sklearn.preprocessing import LabelEnco…

详解 Scikit-learn 的 datasets.load_wine函数：加载葡萄酒数据集

下面我来详细讲解一下 Scikit-learn 的 sklearn.datasets.load_wine 函数。函数作用 sklearn.datasets.load_wine 函数的作用是加载红酒数据集（load wine dataset），返回一个包含数据和标签的 Bunch 对象，其中： data…

详解 Scikit-learn 的 model_selection.train_test_split函数：将数据集分为训练集和测试集

Scikit-learn (简称 sklearn) 是一个广泛使用的 Python 机器学习库，包含许多用于不同机器学习任务的函数和工具。其中，sklearn.model_selection.train_test_split 函数提供了一个将数据集拆分为训练集和测试集的功能，可以帮助我们评估学习算法的性…

详解 Scikit-learn 的 preprocessing.MinMaxScaler函数：数据归一化

Scikit-learn 的sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 函数在机器学习中，常常需要对数据进行归一化处理，常见的归一化方式是将数据缩放到[0, 1]的范围内。在 Scikit-learn 中，我们可以使用sklearn.preprocessing.MinMaxS…

详解 Scikit-learn 的 preprocessing.StandardScaler函数：数据标准化

sklearn.preprocessing.StandardScaler函数是Scikit-learn中的一个数据预处理函数，其作用是将原始数据按照均值进行中心化处理，然后按标准差进行缩放，从而使得数据符合标准正态分布。使用方法： 1、导入函数库：from sklearn.preprocessing …

详解 Scikit-learn 的 datasets.load_digits函数：加载手写数字数据集

sklearn.datasets.load_digits 函数是 scikit-learn 中用于加载手写数字数据集的函数。该数据集包含 1797 张 8x8 的手写数字图片，是一个经典的机器学习数据集，广泛用于测试分类算法的性能。该函数返回一个代表手写数字数据集的 Python Bunch 类型对象…

详解 Scikit-learn 的 datasets.load_iris函数：加载鸢尾花数据集

sklearn.datasets.load_iris函数的作用是从sklearn自带的数据集中加载经典的鸢尾花数据集。鸢尾花数据集包含了三种不同种类的鸢尾花以及它们的四个不同特征的测量值，其中每个类别对应了50个样本。通过加载这个数据集，我们可以训练机器学习算法来预测鸢尾花的种类。下面是sklearn…

scikit-learn报”ValueError: Target is multiclass but average=’binary’. Please choose another average setting, one of [None, ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’]. “的原因以及解决办法

scikit-learn中的某些模型有默认参数需要选择不同的average数值，而不选择会出现"ValueError: Target is multiclass but average='binary'"错误。说明样本属于多分类情况，但是选择了二分类指标。例如，二分类算法需要选择f1_score、pre…

scikit-learn报”ValueError: ‘kernel’ parameter should be one of {‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’} but was ‘{kernel}’. “的原因以及解决办法

这个错误是 Scikit-Learn 中 SVM 预测模型中常见的错误之一。它通常表示所调用的 kernel 参数无效。 SVM 中的 kernel 可以是 'linear'、'poly'、'rbf'、'sigmoid' 或 'precomputed'。如果 kernel 被设置为一个无效的值，Scik…