ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)实现

基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性

# 1、定义数据集

# 2、数据预处理

# 2.1、变量筛选

# 3、建立模型

# 3.1、建立模型并训练

# 3.2、模型训练且决策图可视化

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)实现

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/126120102

基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性

# 1、定义数据集

sepal_length sepal_width petal_length petal_width
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2

# 2、数据预处理

# 2.1、变量筛选

sepal_length petal_length
0 5.1 1.4
1 4.9 1.4
2 4.7 1.3
3 4.6 1.5
4 5.0 1.4

# 3、建立模型

# 3.1、建立模型并训练

class EnsembleVoteClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin, TransformerMixin):"""Soft Voting/Majority Rule classifier for scikit-learn estimators.

# 3.2、模型训练且决策图可视化

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)相关推荐

基于6种监督学习（逻辑回归+决策树+随机森林+SVM+朴素贝叶斯+神经网络）的毒蘑菇分类
公众号:尤而小屋作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 本文是kaggle案例分享的第3篇,赛题的名称是:Mushroom Classification,Safe to eat ...
鸢尾花分类_基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
今天是学习逻辑回归的第三天,不得不说还是挺难的.像我这种小白完全不能在一个小时内搞懂.我仿真这段代码时出现了错误,我还在纠错中,课业繁重,还望见谅. 接下来是代码段 Step1:库函数导入 ## 基础 ...
基于逻辑回归/决策树/随机森林/多层感知分类器/xgboost/朴素贝叶斯分类的资讯多分类性能对比
在上一篇(https://blog.csdn.net/baymax_007/article/details/82748544)中,利用逻辑回归实现资讯多分类.本文在之前基础上,又引入决策树.随机森林. ...
Iris鸢尾花数据集的逻辑回归分析
逻辑回归分析(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,是一种广义的线性回归分析模型. 逻辑回归的原理是在线性回归的基础上加了一个Sigmoid函 ...
机器学习基于IRIS鸢尾花数据集进行聚类分析
一:k-means.混合高斯聚类的原理 k-means算法的基本思想为:在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心,然后观察剩余的数据,将数据划分到距离这k个点最近的簇中,也就是说将数据划分 ...
ML之DT：利用DT(DTC)实现对iris(鸢尾花)数据集进行分类并可视化DT结构
ML之DT:利用DT(DTC)实现对iris(鸢尾花)数据集进行分类并可视化DT结构目录输出结果实现代码输出结果实现代码 #1. iris = load_iris() dir(iris)ir ...
ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)
ML:基于自定义数据集利用Logistic.梯度下降算法GD.LoR逻辑回归.Perceptron感知器.支持向量机(SVM_Linear.SVM_Rbf).LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策 ...
ML之LassoRRidgeR：基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测
ML之LassoR&RidgeR:基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测目录基于datasets糖尿病数据集利用Lass ...
ML之LiRLasso：基于datasets糖尿病数据集利用LiR和Lasso算法进行(9→1)回归预测(三维图散点图可视化)
ML之LiR&Lasso:基于datasets糖尿病数据集利用LiR和Lasso算法进行(9→1)回归预测(三维图散点图可视化) 目录基于datasets糖尿病数据集利用LiR和Lasso算 ...

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)

相关文章

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)实现

基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性

# 1、定义数据集

# 2、数据预处理

# 2.1、变量筛选

# 3、建立模型

# 3.1、建立模型并训练

# 3.2、模型训练且决策图可视化

ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性(决策边界可视化)相关推荐

最新文章

热门文章