决策树之scikit-learn
实例
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt# Load iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target# Fit the classifier
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)# Plot the decision tree
plt.figure(figsize=(15, 10))
tree.plot_tree(clf)
plt.show()

相关文章:
决策树之scikit-learn
实例 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree import matplotlib.pyplot as plt# Load iris dataset iris load_iris() X, y iris.data, iris.target# Fit the classifier clf tree.DecisionTreeClassifier() clf clf.fit(X, y)# Plot the deci…...
Python爬虫之关系型数据库存储#5
关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表,每一列是一个字段,每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合,而实体之间存在联系,这就需要表与…...
ANSI Escape Sequence 下落的方块
ANSI Escape Sequence 下落的方块 1. ANSI Escape 的用途 无意中发现 B站有人讲解, 完全基于终端实现俄罗斯方块。 基本想法是借助于 ANSI Escape Sequence 实现方方块的绘制、 下落动态效果等。对于只了解 ansi escape sequence 用于 log 的颜色打印的人来说&…...
Vagrant 虚拟机工具基本操作指南
Vagrant 虚拟机工具基本操作指南 #虚拟机 # #vargant# #ubuntu# 虚拟机virtualbox ,VMWare及WSL等大家都很了解了,那Vagrant是什么东西? 它是一组命令行工具,可以象Docker管理容器一样管理虚拟机,这样快速创…...
中年低端中产程序员从西安出发到海南三亚低成本吃喝万里行:西安-南宁-湛江-雷州-徐闻-博鳌-陵水-三亚-重庆-西安
文章大纲 旅途规划来回行程的确定南宁 - 北海 - 湛江轮渡成为了最终最大的不确定性!感谢神州租车气温与游玩地点总体花费 游玩过程出发时间:Day1-1月25日星期四,西安飞南宁路途中:Day2-1月26日星期五,南宁-湛江-住雷州…...
企业级Spring boot项目 配置清单
目录 一、服务基础配置 二、配置数据库数据源 三、配置缓存 四、配置日志 五、配置统一异常处理 六、配置swagger文档 七、配置用户登录模块 八、配置websocket 九、配置定时任务 十、配置文件服务器 十一、配置Nacos 十二、配置项目启动数据库默认初始化(liquibas…...
WordPress函数wptexturize的介绍及用法示例,字符串替换为HTML实体
在查看WordPress你好多莉插件时发现代码中使用了wptexturize()函数用来随机输出一句歌词,下面boke112百科就跟大家一起来学习一下WordPress函数wptexturize的介绍及用法示例。 WordPress函数wptexturize介绍 wptexturize( string $text, bool $reset false ): st…...
【Iceberg学习三】Reporting和Partitioning原理
Metrics Reporting Type of Reports 从 1.1.0 版本开始,Iceberg 支持 MetricsReporter 和 MetricsReport API。这两个 API 允许表达不同的度量报告,并支持一种可插拔的方式来报告这些报告。 ScanReport(扫描报告) 扫描报告&am…...
肯尼斯·里科《C和指针》第12章 使用结构和指针(1)链表
只恨当时学的时候没有读到这本书,,,,,, 12.1 链表 有些读者可能还不熟悉链表,这里对它作一简单介绍。链表(linked list)就一些包含数据的独立数据结构(通常称为节点)的集…...
Xray 工具笔记
Xray 官方文档 扫描单个url(非爬虫) 并输出文件(不同文件类型) .\xray.exe webscan --url 10.0.0.6:8080 --text-output result.txt --json-output result.json --html-output report.html默认启动所以内置插件 ,指定…...
Linux环境下配置HTTP代理服务器教程
大家好,我是你们可爱的Linux小助手!今天,我将带你们一起探索如何在Linux环境下配置一个HTTP代理服务器。请注意,这不是一次火箭科学的实验,而是一次简单而有趣的冒险。 首先,我们需要明确什么是HTTP代理服…...
JavaEE作业-实验三
目录 1 实验内容 2 实验要求 3 思路 4 核心代码 5 实验结果 1 实验内容 简单的线上图书交易系统的web层 2 实验要求 ①采用SpringMVC框架,采用REST风格 ②要求具有如下功能:商品分类、订单、购物车、库存 ③独立完成,编写实验报告 …...
K8S容器挂了后重启状态正常,但应用无法访问排查处理
K8S容器挂了后重启状态正常,但应用无法访问排查处理 背景: 应用迁移K8S后因POD OOM挂了后重启,集群上POD状态正常,但应用无法访问。 排查: 查看应用日志,是启动时调用特权账号管理系统超时,…...
问题:老年人心理健康维护与促进的原则为________、________、发展原则。 #媒体#知识分享
问题:老年人心理健康维护与促进的原则为________、________、发展原则。 参考答案如图所示...
【超高效!保护隐私的新方法】针对图像到图像(l2l)生成模型遗忘学习:超高效且不需要重新训练就能从生成模型中移除特定数据
针对图像到图像生成模型遗忘学习:超高效且不需要重新训练就能从生成模型中移除特定数据 提出背景如何在不重训练模型的情况下从I2I生成模型中移除特定数据? 超高效的机器遗忘方法子问题1: 如何在图像到图像(I2I)生成模型中进行高效…...
Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(二)
在《Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(一)》中探讨了Transformer的训练整体流程,本文进一步探讨Transformer训练过程中teacher forcing的实现原理。 1.Transformer中decoder的流程 在论文《Attention is all you need》中࿰…...
解释Python中的GIL(全局解释器锁)及其影响。描述Python中的垃圾回收机制。Python中的类变量和实例变量有什么区别
解释Python中的GIL(全局解释器锁)及其影响 Python中的GIL(全局解释器锁)是CPython解释器中的一个机制,用于同步线程的执行。GIL确保任何时候只有一个线程在执行Python字节码。这意味着,即使在多核或多处理器…...
Appium使用初体验之参数配置,简单能够运行起来
一、服务器配置 Appium Server配置与Appium Server GUI(可视化客户端)中的配置对应,尤其是二者如果不在同一台机器上,那么就需要配置Appium Server GUI所在机器的IP(Appium Server GUI的HOST也需要配置本机IP…...
Java:JDK8新特性(Stream流)、File类、递归 --黑马笔记
一、JDK8新特性(Stream流) 接下来我们学习一个全新的知识,叫做Stream流(也叫Stream API)。它是从JDK8以后才有的一个新特性,是专业用于对集合或者数组进行便捷操作的。有多方便呢?我们用一个案…...
【Unity ShaderGraph】| 物体靠近时局部溶解,根据坐标控制溶解的位置【文末送书】
前言 【Unity ShaderGraph】| 物体靠近时局部溶解,根据坐标控制溶解的位置一、效果展示二、根据坐标控制溶解的位置,物体靠近局部溶解三、应用实例👑评论区抽奖送书 前言 本文将使用ShaderGraph制作一个根据坐标控制溶解的位置,物…...
wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法
使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法
文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
实现弹窗随键盘上移居中
实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中,可以通过监听键盘的显示和隐藏事件,动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度,并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
Linux 中如何提取压缩文件 ?
Linux 是一种流行的开源操作系统,它提供了许多工具来管理、压缩和解压缩文件。压缩文件有助于节省存储空间,使数据传输更快。本指南将向您展示如何在 Linux 中提取不同类型的压缩文件。 1. Unpacking ZIP Files ZIP 文件是非常常见的,要在 …...
iview框架主题色的应用
1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题,无需引入,直接可…...
Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)
引言 在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM 的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部…...
