Официальный сайт проекта
Список методов обучения с учителем:
https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html#supervised-learning
Пример линейной модели: (https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html)
Импорт функций
Выгрузим данные «Ирис»:
Создадим переменные Y и X:
Создадим объект типа линейная модель:
Качество модели:
Оцененные параметры:
Для того, чтобы изменить тип оцениваемой модели (например на ридж-регрессии) достаточно изменить тип создаваемого объекта:
Метрики качества модели (https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#regression-metrics):
Можно перечислить функции, которые мы импортируем в рабочее пространство:
После этого становятся доступны следующие команды:
Для доступности последнего метода можно импортировать все объекты из метрик пакета sklearn (но обычно так делать не рекомендуется для избегания конфликтов в пространстве имен):
Теперь данный метод доступен:
Задание
используя данные по «ирисам» построить модели
- Байесовскую ридж-регрессию (Bayesian Ridge Regression)
- Модель Lasso
- Модель Персептрона (Perceptron)
- Классифицируйте данные при помощи метода опорных векторов (SVM)
- Кластеризуйте данные с использование метода k- средних