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python 實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori的示例_python_腳本之家
首先導(dǎo)入包含apriori算法的mlxtend庫,1 pip install mlxtend 調(diào)用apriori進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,具體代碼如下,其中數(shù)據(jù)集選取本博客 “機(jī)器學(xué)習(xí)算法——關(guān)聯(lián)規(guī)則” 中的例子,可進(jìn)行參考,設(shè)置最小支持度(min_support)為0.4,最小置信度(min_threshold)為0.1,最小提升度(lift)為1.0,對數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,...
www.dbjr.com.cn/article/1968...htm 2025-6-6
使用Python和scikit-learn創(chuàng)建混淆矩陣的示例詳解_python_腳本之家
1、相應(yīng)軟件包 需要以下包,假定已經(jīng)安裝好了Python環(huán)境、Scikit-learn、Numpy、Matplotlib、Mlxtend 2、生成示例數(shù)據(jù)集 第一步是生成示例數(shù)據(jù)集。我們也將為此目的使用 Scikit-learn。首先,創(chuàng)建一個名為 的文件confusion-matrix.py。 (1)導(dǎo)入相關(guān)的包 1 2 3 4 5 # Imports fromsklearn.datasetsimportmake_blobs f...
www.dbjr.com.cn/article/2505...htm 2025-6-2
使用python-cv2實現(xiàn)Harr+Adaboost人臉識別的示例_python_腳本之家
我們使用cv2.CascadeClassifier()來加載我們下載好的分類器。 然后我們使用detectMultiScale()方法來得到識別結(jié)果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 importcv2 importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt ...
www.dbjr.com.cn/article/1982...htm 2025-5-20
Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn實戰(zhàn)教程_python_腳本之家
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions plot_decision_regions(X, y, clf=clf, legend=2) plt.xlabel('Feature 0') plt.ylabel('Feature 1') plt.title('Decision Tree on Iris Dataset') plt.show() 2. 回歸任務(wù):預(yù)測房價背后的數(shù)學(xué)魔法 預(yù)測房價是另一個常見的應(yīng)用場景。在這個例子中,我們...
www.dbjr.com.cn/python/3343674...htm 2025-5-22
盤點20個Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫神器打造數(shù)據(jù)魔法世界_python_腳本之家
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www.dbjr.com.cn/python/311565u...htm 2024-1-11