機器學習之模型訓練

# 通過sklearn自帶資料報載入iris資料

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris(
)#樣本資料與結果分別賦值到"x""y"
x = iris.data
y = iris.target
#確定樣本與輸出資料維度
print
(x.shape)
print
(y.shape)
#模型呼叫
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
#建立例項
knn = kneighborsclassifier(n_neighbors=1)
print
(knn)
#模型訓練
knn.fit(x,y)
knn.predict([[
1,2,
3,4]
])x_test =[[
1,2,
3,4]
,[2,
4,1,
2]]knn.predict(x_test)
#設定乙個新的k值進行knn建模
knn_5 = kneighborsclassifier(n_neighbors=5)
knn_5.fit(x,y)
x_test =[[
1,2,
3,4]
,[2,
4,1,
2]]knn_5.predict(x_test)
print
(knn_5)

機器學習之儲存訓練模型

話不多說，直接進入正題。1.首先匯入joblib包 import joblib2.訓練好模型之後，即可儲存模型到本地 joblib.dump 模型例項名稱,本地路徑 檔名稱 比如 joblib.dump lr,r g 學習檔案 機器學習 import learing predict card.pkl...

手機上訓練機器學習模型

一直想在手機端訓練模型，一是能夠實現個性化的模型，二是可以避免隱私問題，tensorflow lite和tensorflow mobile只能run model，不能train model.之前嘗試使用deeplearning4j,但是依賴的lib過多，就沒有在手機上使用。前幾天發現，tensorf...

機器學習 機器學習模型訓練與測試評估

對於特定任務最優建模方法的選擇或者對特定模型最佳引數的選擇 模型的選擇會盡可能多的選擇演算法進行執行，並比較每個演算法的執行結果 模型的測試一般從以下幾個方面來進行比較 準確率 召回率 精確率 f值 roc auc 準確率 accuracy 提取出的正確樣本數 總樣本數 a cc urac y tp...