scikit-learn已經(jīng)封裝好很多數(shù)據(jù)挖掘的算法

現(xiàn)介紹數(shù)據(jù)挖掘框架的搭建方法

• 轉(zhuǎn)換器（Transformer）用于數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
• 流水線（Pipeline）組合數(shù)據(jù)挖掘流程，方便再次使用（封裝）
• 估計(jì)器（Estimator）用于分類，聚類，回歸分析（各種算法對(duì)象）
  • 所有的估計(jì)器都有下面2個(gè)函數(shù)
    • fit() 訓(xùn)練
      • 用法：estimator.fit(X_train, y_train)，
      • estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法對(duì)象
      • X_train = dataset.data 是numpy數(shù)組
      • y_train = dataset.target 是numpy數(shù)組
    • predict() 預(yù)測(cè)
      • 用法：estimator.predict(X_test)
      • estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法對(duì)象
      • X_test = dataset.data 是numpy數(shù)組

電離層數(shù)據(jù)集
電離層數(shù)據(jù)集（Ionosphere Dataset）需要根據(jù)給定的電離層中的自由電子的雷達(dá)回波預(yù)測(cè)大氣結(jié)構(gòu)。

它是一個(gè)二元分類問(wèn)題。每個(gè)類的觀察值數(shù)量不均等，一共有 351 個(gè)觀察值，34 個(gè)輸入變量和1個(gè)輸出變量。變量名如下：

1 17對(duì)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)。
2 … …
3 類

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的近邻算法分类的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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