Python数据分析学习

Python skit-learn 学习

import pandas as pd
from collections import OrderedDict
# 先构建一个数据集
examDict = {'LearnTime':[0.05,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50],'Soce':       [10,22,13,43,20,22,23,50,48,55,75,63,73,81,76,64,82,90,93,100]}
# 转换成有序字典
examOrderDict = OrderedDict(examDict)# 通过有序字典构建数据框pd.DataFrame()
examDf = pd.DataFrame(examOrderDict)
print(examDf)
print(examDf.head())
# 提取特征
exam_X = examDf.loc[:,'LearnTime']
exam_y = examDf.loc[:,'Soce']
print("exam_X")
print(exam_X)
print("exam_y")
print(exam_y)# 绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt# 使用scatter函数实现散点图框架
plt.scatter(exam_X,exam_y,edgecolors='b',label = 'exam data')
#  x，y 轴标签属性
plt.xlabel('Hours')
plt.ylabel('Score')
# plt.show()# 建立数据和测试数据
# 绘制出散点训练图
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 建立train data和 test data，以及训练数据占比
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(exam_X,exam_y,train_size=0.8)
# s输出数据大小
print('原始数据特征',exam_X.shape, ',训练数据特征','X_train.shape', ',测试数据特征',X_test.shape)
print('原水数据标签',exam_y.shape, ',训练数据标签',y_train.shape,',测试数据标签', y_test.shape)
plt.scatter(X_train, y_train, color='b', label='train data')
plt.scatter(X_test, y_test, color='red', label='test data')
# 添加图标标签
plt.legend(loc=2)
plt.xlabel('Hours')
plt.ylabel('Score')
plt.show()

总结：使用train_test_split()函数需要 import sklearn.model_selection

第一个参数是训练数据

构建无监督学习数据模型
2. 准备raw data数据集，可以使用数据可视化直观的剔除噪音数据
3. raw data 分配train data 和 test data，一般 test data 只要20%足已
4. 使用train data 建立数据特征model， plt scatter()
5. 使用test data 来检验model的精度，可以用使用score（） mean（）来计算精度

Python数据分析学习相关推荐

Python数据分析学习笔记：使用SciKit-Learn进行数据规范化
Python数据分析学习笔记:使用SciKit-Learn进行数据规范化数据规范化是数据挖掘的一项基础工作.不同评价指标往往具有不同的量纲,数值见的差别可能很大,不进行处理可能会影响到数据分析的结果 ...
Python数据分析学习笔记：计算向量夹角
Python数据分析学习笔记:计算向量夹角通过计算两个向量夹角了解两个向量之间的相关性. # 计算向量夹角import numpy as npdef included_angle(a, b):a_n ...
Python数据分析学习笔记：计算相关系数
Python数据分析学习笔记:计算相关系数 1.相关系数概念相关系数,或称线性相关系数.皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient ...
Python数据分析学习笔记05：用户画像
Python数据分析学习笔记05:用户画像一.用户画像用户画像是指根据用户的属性.用户偏好.生活习惯.用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型.通俗说就是给用户打标签,而标签是通过对用户信息分析而 ...
Python数据分析学习系列九绘图和可视化
Python数据分析学习系列九绘图和可视化资料转自(GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book 有需要的朋友可以自行去github下载信息可视化 ...
Python数据分析学习系列十三 Python建模库介绍
Python数据分析学习系列十三 Python建模库介绍资料转自(GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book 有需要的朋友可以自行去github下载 ...
Python数据分析学习一
Python数据分析学习系列一资料转自(GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book 有需要的朋友可以自行去github下载第1章准备工作 1.1 ...
Python数据分析学习系列八数据规整：聚合、合并和重塑
Python数据分析学习系列八数据规整:聚合.合并和重塑资料转自(GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book 有需要的朋友可以自行去github下 ...
Python数据分析学习系列十一时间序列
Python数据分析学习系列十一时间序列资料转自(GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book 有需要的朋友可以自行去github下载时间序列(t ...
Python数据分析学习四 NumPy基础：数组和矢量计算
Python数据分析学习系列四NumPy基础:数组和矢量计算资料转自(GitHub地址):https://github.com/wesm/pydata-book 有需要的朋友可以自行去github下 ...

Python数据分析学习

Python skit-learn 学习

Python数据分析学习相关推荐

最新文章

热门文章