1.【Python深度学习系列】网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）
2.基于 Toad 的码讲评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）
3.史上最全面K近邻算法/KNN算法详解+python实现
4.Python机器学习系列一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）
5.Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法
6.sklearn：Python语言开发的通用机器学习库
【Python深度学习系列】网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）
本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。码讲
一、码讲引言
在深度学习模型训练时，码讲选择合适的码讲超参数至关重要。常见的码讲数钱h5页面源码超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、码讲随机搜索以及自动调参算法。码讲本文着重介绍网格搜索方法，码讲特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、码讲降低过拟合风险，码讲从而提升模型泛化能力。码讲
二、码讲实现过程
1. 准备数据与数据划分
数据的码讲准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的码讲合理分配对于后续模型性能至关重要。
2. 创建模型
构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。
3. 定义网格搜索参数
定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。
4. 进行参数搜索
利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，网站整站源码偷尝试不同组合。
5. 总结搜索结果
经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。
三、总结
本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显著改善模型性能，降低过拟合风险。
基于 Toad 的评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）
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toad 是一个专为风险评分卡建模而设计的工具包，它功能强大且使用便捷，能简化模型构建过程中的多个步骤，包括数据探索、特征筛选、分箱、WOE变换、建模、模型评估、分数转换等，大长腿源码深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在文末进行技术交流。
以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解：
首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。
导入库和数据读取：演示数据包含条记录，个特征，其中个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。为了模型检验，使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。
数据探索：使用 toad.detect 方法检测数据情况，获取每列特征的统计信息，如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的众数等。此外，通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值，结果按 iv 值排序。
特征筛选与分箱：使用 toad.selection.select 方法筛选变量，根据缺失值占比、流量交易论坛源码iv 值、相关性进行变量选择。筛选后，从个特征中选出个变量。接着，使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱，支持多种分箱方法，如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数，完成变量分箱。
WOE 转换：在分箱调整完成后，使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量，并确保所有变量经过 WOE 转换。
逐步回归特征筛选：使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选，调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。
建模与评估：首先使用逻辑回归（LR）构建模型，评估模型结果，常用指标包括 KS（Kolmogorov-Smirnov）值、AUC（曲线下面积）和 PSI（预测分箱稳定性指数）。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息，包括分数区间、样本量、网页源码太乱坏账率和 KS 值。
评分转换：使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求，包括基准评分、比率、基准奇偶比等。
至此，通过使用 toad，可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中，根据数据特性和需求调整参数，以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程，实际应用时，只需根据实际情况调整流程和参数即可。
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史上最全面K近邻算法/KNN算法详解+python实现
本文内容整理自贪心学院付费课程，课程网址：AI教AI。
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本文目录：
1. KNN算法的核心思想
2. 用sklearn实现KNN代码讲解
3. KNN具体的实现步骤详解
4. 用python从零开始实现一个KNN算法
5. K近邻的决策边界以及决策边界的python可视化实现
6. 用交叉验证选择超参数K
7. 用特征缩放解决KNN算法的潜在隐患
8. KNN 算法总结
1. KNN算法的核心思想
KNN算法是一种简单有效的机器学习算法，主要用于分类问题，也适用于回归问题。KNN算法的核心思想是：给定一个预测目标，计算预测目标和所有样本之间的距离或相似度，选择距离最近的前K个样本，通过这些样本来投票决策。
2. 用sklearn实现KNN代码讲解
使用sklearn库导入数据集，进行数据集分割，导入KNN模块，定义KNN对象，进行预测和计算准确率。
3. KNN具体的实现步骤详解
实现KNN算法需要具备四个方面的信息：特征工程、样本标注、相似度计算、选择最合适的K值。
4. 用python从零开始实现一个KNN算法
从零开始实现KNN算法，需要编写代码来计算距离、选择K值、进行投票决策等。
5. K近邻的决策边界以及决策边界的python可视化实现
决策边界的可视化实现可以通过改变K值来观察决策边界的变化。
6. 用交叉验证选择超参数K
使用交叉验证来选择K值，通过多次验证来确保结果的稳定性。
7. 用特征缩放解决KNN算法的潜在隐患
特征缩放可以解决KNN算法中特征值范围差异带来的问题。
8. KNN 算法总结
总结KNN算法的核心思想、实现步骤、潜在隐患和解决方法。
Python机器学习系列一文讲透机器学习中的K折交叉验证（源码）
本文介绍机器学习中的K折交叉验证的使用方法。交叉验证是一种评估模型性能的技术，通过将数据集划分为训练集和验证集，多次重复过程来估计模型在未知数据上的表现。K折交叉验证是将数据分为K份，选取其中K-1份为训练数据，剩余一份为测试数据，循环进行测试。此方法适用于数据量较小的场景。
实现K折交叉验证，首先需准备数据。方法一使用`KFold.split()`实现，设置n_splits=5表示进行5折交叉验证，计算每次的准确率并求平均。方法二直接使用sklearn中的`cross_val_score()`函数，效果与方法一相同。
K折交叉验证在实际应用中具有多种场景。方法一用于选择模型效果最好的数据集划分，通过`KFold`生成的训练集和测试集索引，划分数据集，训练模型并评估性能，选择具有最佳性能的数据集划分，打印最佳索引以进一步分析和使用。
方法二用于比较不同模型的评分，选择最优模型。通过比较不同模型的评分，选择评分较高的模型，通常具有更好的性能。
总结，K折交叉验证是评估模型性能的重要技术，能有效提升模型泛化能力。本文介绍了其原理、实现方法及应用场景，旨在帮助读者理解和应用这一技术。关注我，获取更多数据集和源码，一起交流成长。
Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法
在Python机器学习系列中，sklearn库的pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是Python标准库，它的序列化和反序列化功能使得模型的存储和复用变得简单易行。
首先，通过pickle的pickle.dump()函数，我们可以将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件，这个过程就是将复杂对象转化为可存储的字节流，便于后续的保存和传输。然后，当需要使用模型进行预测时，通过pickle.load()函数，我们可以从文件中反序列化出模型，恢复其原始状态。
具体操作中，数据的划分是基础，通常将数据分为训练集和测试集。接着，利用训练集对模型进行训练，训练完成后，利用pickle.dump()保存模型。而在模型推理阶段，只需通过pickle.load()加载已保存的模型，输入测试集数据进行预测，以评估模型的性能。
作者是一位在研究院从事数据算法研究的专家，拥有丰富的科研经验，曾在读研期间发表多篇SCI论文。他致力于分享Python、机器学习等领域的实践知识，以简洁易懂的方式帮助读者理解和应用，对于需要数据和源码的朋友，他鼓励直接联系他获取更多信息。
sklearn：Python语言开发的通用机器学习库
sklearn，Python中的强大机器学习工具，对于实际项目应用，即便基础理论不足，也能通过API直接操作。它不仅是算法库的典范，其详尽文档如同《金刚经》般指导学习者入门。
sklearn库的核心价值在于其广泛且完善的算法覆盖，以及易懂的文档设计。掌握基本的机器学习理论，结合sklearn提供的基础概念，如training data和model selection，就能有效利用其功能。它主要分为六个模块：分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。
实现机器学习项目通常分三步：数据预处理、模型构建与预测以及模型评估。以Iris数据集为例，通过数据划分、kNN分类，我们能快速上手sklearn的API。模型评估则涉及精确率、召回率等指标，确保模型效果。
虽然深入理解sklearn需要一定的理论基础，但实际应用中，调用API而非底层实现更为常见。学习sklearn，可以分为三个层次：调用、调参和嚼透。初期只需掌握基本调用，随着经验积累，再逐步深入理解算法细节和调优。
总结来说，sklearn是一个实用且强大的工具，适合初学者快速入门机器学习。在实际应用中，利用现有的库和理解源码是更明智的选择。而对于更深层次的理解，可以参考《全栈数据之门》或其他相关书籍。
