scikit-learn入門到精通(二):seting和estimator
#encoding=utf-8
'''
scikit-learn的datasets是2D array.可以理解為一個多為觀測的list
'''
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data
data.shape
#這是一個150*4的觀測資料,沒有初始化為(n_samples,n_features)的格式，因此需要預處理
#下面是一個預處理例子
digits = datasets.load_digits()
digits.images.shape
import pylab as pl
pl.imshow(digits.images[-1 
'''
為使用scikit-learn,把8*8的image轉換為長度為64的特徵向量
'''
data = digits.images.reshape((digits.images.shape[0],-1))
data.shape #(1979,64)
'''
estimater 物件 ,需要dataset引數
estimator.fit(data)
所有的estimator的引數都可以中初始化時或通過修改屬性來設定
estimator = Estimator(param1=1,param2=2)
estimator.param1 #1
獲得一個訓練好的estimator的引數
estimator.estimated_param_ 相關推薦
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