pythonclffit什麼意思

2021-05-14 09:30:24 字數 1629 閱讀 1086

1樓:去問驅蚊器

python訓練的模型做**:

如下:1、 先要按照scikit-learn包,先安裝下面三個依賴包:

python (>= 2.6 or >= 3.3),

numpy (>= 1.6.1),

scipy (>= 0.9).

然後在cmd命令列中輸入:

pip install -u scikit-learn

擴充套件資料

應用圖形處理:有pil、tkinter等圖形庫支援,能方便進行圖形處理。

數學處理:numpy擴充套件提供大量與許多標準數學庫的介面。

文字處理:python提供的re模組能支援正規表示式,還提供sgml,xml分析模組,許多程式設計師利用python進行xml程式的開發。

資料庫程式設計:程式設計師可通過遵循python db-api(資料庫應用程式程式設計介面)規範的模組與microsoft sql server,oracle,sybase,db2,mysql、sqlite等資料庫通訊。python自帶有一個gadfly模組,提供了一個完整的sql環境。

網路程式設計:提供豐富的模組支援sockets程式設計,能方便快速地開發分散式應用程式。很多大規模軟體開發計劃例如zope,m*** 及bittorrent.

google都在廣泛地使用它。

web程式設計:應用的開發語言,支援最新的xml技術。

2樓:風_南

你這個描述有點簡單,但是從我的經驗來看,應該是用python訓練了一個模型做**的時候用的。舉一個例子。

在用scikit-learn包訓練機器學習模型時候,這裡舉一個訓練svm的例子:

1. 先要按照scikit-learn包,先安裝下面三個依賴包:

python (>= 2.6 or >= 3.3),

numpy (>= 1.6.1),

scipy (>= 0.9).

然後在cmd命令列中輸入:

pip install -u scikit-learn

2.例子:

>>> import numpy as np

>>> x = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) #資料特徵

>>> y = np.array([1, 1, 2, 2])  # 資料對應的標籤

>>> from sklearn.svm import svc  # 匯入svm的svc類(支援向量分類)

>>> clf = svc()  # 建立分類器物件

>>> clf.fit(x, y)  # 用訓練資料擬合分類器模型

svc(c=1.0, cache_size=200, class_weight=none, coef0=0.0,

decision_function_shape=none, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',

max_iter=-1, probability=false, random_state=none, shrinking=true,

tol=0.001, verbose=false)

>>> clf.predict([[-0.8, -1]])  # 用訓練好的分類器去**[-0.8, -1]資料的標籤[1]

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