python sklearn 怎么提高模型
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python的机器学习模块sklearn(Google公司开始投资,是大数据战略的一个步骤)可以用于模式识别,用在一般知识发现,例如户外参与人口的类型,sklearn包自己带了两个数据集,其中一个是鸢尾花数据库(iris,鸢尾花)
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鸢尾花数据集加载
data = iris.data
#可以用dir(data)查看数据集的性质其中包括max最大,mean中值等等
data.shape
#返回值:(150,4)表示150个观察值,4个特征设定萼片和花瓣的长宽;
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鸢尾花数据集加载
data = iris.data
#可以用dir(data)查看数据集的性质其中包括max最大,mean中值等等
data.shape
#返回值:(150,4)表示150个观察值,4个特征设定萼片和花瓣的长宽;
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)
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