機器學習一般的資料集會劃分為兩個部分：
訓練資料：用於訓練，構建模型
測試資料：在模型檢驗時使用，用於評估模型是否有效
訓練集與測試集佔比一般是（0.8,0.2）,(0.7,0.3),(0.75,0.25)，其中最後一種用的最多
以鳶尾花資料集為例：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
li= load_iris(
)print(li.data)
print(li.target)
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(li.data,li.target,test_size=0.25)
print(
"訓練集特徵值和目標值：",x_train,y_train)
print(
"測試集特徵值和目標值：",x_test,y_test)
轉換器（transformer）：
fit_transform(）：輸入資料直接轉換
fit（）：輸入資料，但是不做事情，計算平均值方差等等
transform（）：進行資料的轉換
注意：呼叫fit_transform時(對於文件建立分類詞頻矩陣，不能同時呼叫)
在sklearn中，估計器(estimator)是乙個重要的角色，分類器和回歸器都屬於estimator，是一類實現了演算法的api
1、用於分類的估計器：
sklearn.neighbors k-近鄰演算法
sklearn.*****_bayes 貝葉斯
sklearn.linear_model.logisticregression 邏輯回歸
2、用於回歸的估計器：
sklearn.linear_model.linearregression 線性回歸
sklearn.linear_model.ridge 嶺回歸
Python基礎學習筆記 Day 4
目錄 1 函式的基本使用 1 1 函式簡介與功能 1 2 函式的定義 1 3 函式的使用 2 函式的引數傳遞 2.1 可選引數傳遞 2.2 引數名稱傳遞 2.3 函式的返回值 3 變數作用域 3.1 區域性變數 3.2 區域性變數 4 復用 def 函式名 引數列表 函式體 return 返回值列表...
程式設計學習DAY4
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