原文:Python機器學習之數據探索可視化庫yellowbrick-tutorial

背景介紹 從學sklearn時,除了算法的坎要過,還得學習matplotlib可視化,對我的實踐應用而言,可視化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美觀性確實不敢恭維。陸續使用過plotly seaborn,最終定格在了Bokeh,因為它可以與Flask完美的結合,數據看板的開發難度降低了很多。 前陣子看到這個庫可以較為便捷的實現數據探索,今天得空打算學習一下。原本訪問的是英文文檔,結果 ...

2019-08-20 16:49 0 389 推薦指數:

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機器學習-數據可視化

現在每天產生的數據都是海量的,這些數據中既有高質量的也有很多垃圾,如何從這些海量的數據中洞察出這些數據的內在聯系是我們機器學習的核心內容。如果光把數據丟在大家的面前,咱們肯定是無感的,無法獲取這些數據的意義。為了能夠更加直觀的了解這些數據的一些特征,例如數據的分布情況,數據的趨勢和走勢,數據之間 ...

Thu Jan 16 04:31:00 CST 2020 0 1984
Python機器學習(二十八)Sklearn 使用matplotlib可視化數據

digits是一個手寫數字的數據集,我們可以使用Python數據可視化,比如matplotlib,來查看這些手寫數字圖像。 示例 顯示digits.images中的手寫數字圖像。 輸出 我們也可以使用digits.target中的目標值標記digits.images ...

Fri Jun 19 01:12:00 CST 2020 0 780
Python機器學習(二十九)Sklearn 可視化數據:主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)是一種常用於減少大數據集維數的降維方法,把大變量集轉換為仍包含大變量集中大部分信息的較小變量集。 減少數據集的變量數量,自然是以犧牲精度為代價的,降維的好處是以略低的精度換取簡便。因為較小的數據集更易於探索可視化,並且使機器學習算法更容易和更快地分析數據,而不需處理無關變量 ...

Fri Jun 19 01:13:00 CST 2020 0 2638
機器學習——logistic回歸,鳶尾花數據集預測,數據可視化

0.鳶尾花數據集   鳶尾花數據集作為入門經典數據集。Iris數據集是常用的分類實驗數據集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也稱鳶尾花卉數據集,是一類多重變量分析的數據集。數據集包含150個數據集,分為3類,每類50個數據,每個數據包含4個屬性。可通過花萼長度,花萼寬度,花瓣長度 ...

Tue Apr 02 06:14:00 CST 2019 0 5259
機器學習——可視化繪圖matplotlib和seaborn

安裝matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn pairplot:特征兩兩對比 參數說明: data:數據。 g = sns.pairplot(data ...

Tue Nov 13 06:09:00 CST 2018 1 1261
解釋機器學習模型的一些方法(一)——數據可視化

本系列文章轉載自關於如何解釋機器學習的一些方法。本篇主要介紹了幾種可視化數據及模型結果的方法。 到現在你可能聽說過種種奇聞軼事,比如機器學習算法通過利用大數據能夠預測某位慈善家是否會捐款給基金會啦,預測一個在新生兒重症病房的嬰兒是否會罹患敗血症啦,或者預測一位消費者是否會點擊一個 ...

Tue Jul 24 05:06:00 CST 2018 0 2440
Python之matplotlib學習:實現數據可視化

1. 安裝和文檔 官方文檔 為了方便顯示圖像,還使用了ipython qtconsole方便顯示。具體怎么弄網上搜一下就很多教程了。 pyplot模塊是提供操作matplotlib的經典Python接口。 2. 初探pyplot plot()的參數表 ...

Sun Jun 25 21:13:00 CST 2017 1 1559
 
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