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Py之imblearn：imblearn/imbalanced-learn库的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 imblearn/imbalanced-learn库的简介 imblearn/imbalanced-learn库的安装 imblearn/imbalanced-learn库的使用方法 imblearn/imbalanced-learn库的简介 imblearn/imbalanced-learn是一个python包，它提供了许多重采样技术，常用于显示强烈类间不平衡的数据集中。它与scikit learn兼容，是 scikit-learn-contrib 项目的一部分。 在python3.6+下测试了imbalanced-learn。依赖性要求基于上一个scikit学习版本： scipy(>=0.19.1) numpy(>=1.13.3) scikit-learn(>=0.22) joblib(>=0.11) keras 2 (optional) tensorflow (optional) imblearn/imbalanced-learn库的安装 pip install imblearn pip install imbalanced-learn pip install -U imbalanced-learn conda install -c conda-forge

作者：Abhishek Sharma 翻译：陈超 校对：丁楠雅 本文长度为 4600字 ，建议阅读 20分钟 本文以银行贷款数据为案例，对是否批准顾客贷款申请的决策过程进行了算法构建，并对比了决策树与随机森林两种机器学习算法之间的异同及各自的优劣。 用一个简单的比喻来解释决策树 vs 随机森林 让我们从一个思维实验来阐述决策树和随机森林之间的差异。 假设一个银行要给一位顾客批准一笔小额贷款，银行需要迅速做出决策。银行检查了这位顾客的信用记录和他的财政状况，并发现他还没有还上之前的贷款。因此，银行拒绝了他的申请。 但是，这笔贷款跟银行所拥有的巨额资金相比实在是小的可怜，银行本可以轻易地批准这笔贷款并且也不会承担很多风险。于是，银行失去了一次赚钱的机会。 现在，银行又来了一个贷款申请，但是这次银行想出了一种不同的策略——多重决策过程。有时它会先检查信用历史，有时它会先检查顾客的财政状况和贷款额度。然后，银行会把这些多重决策过程的结果进行整合，并最终决定是否将贷款发放给顾客。 即使这个过程比之前更费时，但是银行依然能够通过此途径获利。这是一个基于单一决策过程进行集合决策的经典案例。现在，我的问题来了——你知道这两个过程表征的是什么吗？ 这里是决策树和随机森林，我们将详细探究这种观点，深入挖掘两种方法的主要差异，并且对关键问题进行回复——你应该选择那种机器学习算法？ 目录 决策树简介

目录 Modules cmath and Complex Numbers TURTLE POWER! Python绘图Turtle库详解 10分钟轻松学会 Python turtle 绘图 Turtle自带案例 Clock Forest 阴阳图 排序算法动画 Modules >>> import math >>> math.floor(32.9) 32 Notice how this works: we import a module with import and then use the functions from that module by writing module.function. The math module has several other useful functions, though. For example, the opposite of floor is ceil (short for “ceiling”), which finds the smallest integral value larger than or equal to the given number. If you are sure that you won’t import more than one function with a given name (from

(点击图片进入关卡) 挖宝石是一个危险的工作！ 简介 你需要防止食人魔骚扰这些矿工。 首先，填写好 checkEnemyOrSafe() 函数。 只在没有食人魔时呼叫农民，否则攻击食人魔会吸引注意力 然后查看检查右上 X 标记和左下 X 标记的代码。 默认代码 # 检查工人们是否能安全通过雷区。 def checkEnemyOrSafe(target): # 如果`target`（参数）存在： # 然后攻击目标 # 否则： # 使用say()来叫农民。 pass while True: # 移动到并检查右上的X标记。 hero.moveXY(64, 54) enemy1 = hero.findNearestEnemy() checkEnemyOrSafe(enemy1) # 移动到左下的X标记处。 # 将findNearestEnemy()的结果存到一个变量中。 enemy2 = hero.findNearestEnemy(); # 调用checkEnemyOrSafe，并传递 # findNearestEnemy的结果作为参数 概览 在前面的关卡中，你学会了如何编写和调用带有参数的函数。 如果这一关你有问题，你可以返回前面的关卡重新熟悉函数相关的知识。 森林矿工 解法 # 检查工人们是否能安全通过雷区。 def checkEnemyOrSafe(target): # 如果

前言 精神小(ge)伙(zi)终于记起了他的博客密码。。。。。。 寒假以来，积累了巨多的好想法想要写博客，往往都是因为各种原因半途而废……在学习生活上甚至也有各种拖延的毛病：爱欠作业不早睡，不见成绩不掉泪🙃 这个寒假大概是读书以来最长最特别的一个寒假了，谁也想不到2020竟会有如此的开幕雷击QAQ 罪魁祸首就是它↑ 在这种特殊情况下，我们开始了艰难的网课生活🙃。 众所周知，高中生的寒假，就是 弯道超车 的黄金时期 而 停课在家+线上教学 的这种奇妙黄金搭配更是究极超越神器 加以利用，开学进步个百把名不是问题😎 而我…… 在心惊胆战中享受生活，在焦虑自闭中收获快乐😱😱😱 受不了……这样下去会被别人碾压的…… 关于抵制不良诱惑 我做过很多功课 然而大多数时候结果都像这样…… @Enterprise 所以为了自己的 人生前途 学习成绩 我要在接下来的大半个月里用博客记录我每段时间的状况 基本半日一更，包括学习计划心得什么的。。。 这样可以起到一定的监督作用😎 虽然对自己博客的阅读量并没有什么自信。 总之这是一个自律的打卡计划！ 同时也记录下这个难得一遇的寒假生活！ 走起！ P.S. 不搞虚伪，学了就是学了 没学就是没学 背着别人偷偷努力真的没意思🙂 计划&课程安排 关于电子产品，既来之，则安之（指学习） 所以我用一系列APP做了计划，到点提醒，并且使自己专注于学习。 于是，等灯等邓灯蹬—

前言 精神小(ge)伙(zi)终于记起了他的博客密码。。。。。。 寒假以来，积累了巨多的好想法想要写博客，往往都是因为各种原因半途而废……在学习生活上甚至也有各种拖延的毛病：爱欠作业不早睡，不见成绩不掉泪🙃 这个寒假大概是读书以来最长最特别的一个寒假了，谁也想不到2020竟会有如此的开幕雷击QAQ 罪魁祸首就是它↑ 在这种特殊情况下，我们开始了艰难的网课生活🙃。 众所周知，高中生的寒假，就是 弯道超车 的黄金时期 而 停课在家+线上教学 的这种奇妙黄金搭配更是究极超越神器 加以利用，开学进步个百把名不是问题😎 而我…… 在心惊胆战中享受生活，在焦虑自闭中收获快乐😱😱😱 受不了……这样下去会被别人碾压的…… 关于抵制不良诱惑 我做过很多功课 然而大多数时候结果都像这样…… @Enterprise 所以为了自己的 人生前途 学习成绩 我要在接下来的大半个月里用博客记录我每段时间的状况 基本半日一更，包括学习计划心得什么的。。。 这样可以起到一定的监督作用😎 虽然对自己博客的阅读量并没有什么自信。 总之这是一个自律的打卡计划！ 同时也记录下这个难得一遇的寒假生活！ 走起！ P.S. 不搞虚伪，学了就是学了 没学就是没学 背着别人偷偷努力真的没意思🙂 计划&课程安排 关于电子产品，既来之，则安之（指学习） 所以我用一系列APP做了计划，到点提醒，并且使自己专注于学习。 于是，等灯等邓灯蹬—

作者|PRATEEK JOSHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 决策树与随机森林的简单类比 让我们从一个思维实验开始，它将说明决策树和随机森林模型之间的区别。 假设银行必须为客户批准一笔小额贷款，而银行需要迅速做出决定。银行检查此人的信用记录和财务状况，发现他们还没有偿还旧贷款。因此，银行拒绝了申请。 但问题是，对于银行庞大的金库来说，贷款数额非常小，他们本可以在非常低风险的情况下批准贷款。因此，银行失去了赚钱的机会。 现在，又一个贷款申请将在几天内完成，但这一次银行提出了一个不同的策略——多个决策过程。有时它先检查信用记录，有时它先检查客户的财务状况和贷款金额。然后，银行结合这些多个决策过程的结果，决定向客户发放贷款。 即使这一过程比前一个过程花费更多的时间，银行也可以利用这一方法获利。这是一个典型的例子，集体决策优于单一决策过程。现在，你知道这两个过程代表了什么吧？ 这些分别代表决策树和随机森林！我们将在这里详细探讨这个想法，深入探讨这两种方法之间的主要区别，并回答关键问题，你应该使用哪种算法？ 目录 决策树简介 随机森林简介 随机森林与决策树的冲突 为什么随机森林优于决策树？ 决策树与随机森林—你什么时候应该选择哪种算法？ 决策树简介 决策树是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。决策树仅仅是为了达到特定结果而做出的一系列顺序决策

Description It's yet another festival season in Gensokyo. Little girl Alice planned to pick mushrooms in five mountains. She brought five bags with her and used different bags to collect mushrooms from different mountains. Each bag has a capacity of 2012 grams. Alice has finished picking mushrooms in 0 ≤ n ≤ 5 mountains. In the i-th mountain, she picked 0 ≤ wi ≤ 2012 grams of mushrooms. Now she is moving forward to the remained mountains. After finishing picking mushrooms in all the five mountains, she want to bring as much mushrooms as possible home to cook a delicious soup. Alice lives in

原文地址https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179，但里面使用Python2 写的，有些库在Python3已经不能用了，做了稍微的改变 1.Python3 没有cPickle import cPickle as pickle 改成 import pickle 2. Python3，默认的编码格式是utf-8， sys . setdefaultencoding 不存在了， 所以移除 reload(sys) sys.setdefaultencoding( ' utf8 ' ) 3. 把 train, val, test = pickle.load(f) 改成 train, val, test = pickle.load(f,encoding= ' bytes ' ) 否则会出现这样的错误 UnicodeDecodeError: ' ascii ' codec can ' t decode byte 0x90 in position 614: ordinal not in range(128) 安装 一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理论，叫你喊上一两个著名算法的名字，你也能昂首挺胸脱口而出。当然了，算法之林虽大，但能者还是有限

#随机森林是集成学习的一种，基本的原理是在决策树的原理上加上随意boosting根据多种树的结果进行平均而得到回归，分类问题进行投票 在进行随机森林模型时需要对数据进行自采样从而达到与原数据集相同的数据， from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_moons x,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.25,random_state=3)#对数据进行自采样boosting x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=0) forest=RandomForestClassifier(n_estimate=5,random_state=2)#对于模型不做参数调整 forest.fit(x_train,y_train print(forest.score(x_train,y_train)) print(forest.score(x_train,y_trian)) #对模型进行剪枝 forest=RandomForestClassifier