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ML之mlxtend：基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性目录基于iris鸢尾花数据集利用逻辑回归LoR/随机森林RF/支持向量机SVM/集成学习算法结合mlxtend库实现模型可解释性# 1、定义数据集# 2、数据预处理# 2.1、变量筛选# 3、建立模型# 3.1、建立模型并训练# 3.2、模型训练且决策图可视化 sepal_length sepal_width petal_length petal_wid

成功解决TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'分析函数的输入参数，分析出错参数feature，分发现该参数的规则是。类型错误:不能将序列乘以float类型的非int类型。故输入数据及数据类型，应该满足以上条件才可以！......

​Python编程语言学习：输出一个类或者实例化对象的所有属性和方法名目录输出一个类或者实例化对象的所有属性和方法名输出一个类或者实例化对象的所有属性和方法名输出结果ActionOptimizerAdditiveExplainerCohortsDeepExplainerExplainerExplanationGPUTreeExplainerGradientExplainerKernelExplainerLinearExplainerPartitionExplaine

ML之interpret：基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用interpret实现EBC模型可解释性之全局解释/局部解释案例目录基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用interpret实现EBC模型可解释性之全局解释/局部解释案例# 1、定义数据集# 2、数据预处理# 2.1、类别特征编码# 2.2、特征筛选且空值填充# 3、模型建立与训练# 3.1、数据集切分# 3.2、建立EBC模型# 3.3、基于EBC模型实现模型可解释性# (1)、整体的可解释性# (2)、局部的

​成功解决ImportError: cannot import name '_validate_lengths'目录解决问题解决思路解决方法解决问题ImportError: cannot import name '_validate_lengths'解决思路导入错误：无法导入名称“_validate_lengths”解决方法numpy版本与当前库skimage的版本不匹配导致！推荐T2方法！T1、将numpy版本降低到1.15以下T2、直接修改源代码激活原方

成功解决raise TypeError('Unexpected feature_names type')TypeError: Unexpected feature_names type。

成功解决IPython.core.display.HTML object。

在IPython中，Magic Functions(魔法函数)系统提供了一系列函数，可以控制IPython本身的行为，以及许多系统类型的特性。有两种Magic Functions，它包括line-oriented和cell-oriented。魔法函数的标记魔法函数的简介面向行的以单百分号%开头的魔法函数作用在某一行上；行魔法以%字符作为前缀，其工作方式与OS命令行调用非常相似：它们将行其余部分作为参数，其中参数传递时不带圆括号或引号。模仿命令行来访问magic函数。

AI：AI与爱无处不在，大赛与奖金齐飞—【科大讯飞】AI开发者大赛—与你在AI盛会中遨游！目录大赛背景大赛意义大赛特点—好玩有趣、荣誉丰厚、有意义还有奖金！比赛时间比赛参赛对象比赛奖金赛题介绍1、CV方向基于深度学习的小样本视频手势识别智能家居使用场景识别挑战赛酒瓶瓶体裂纹敲击检测挑战赛X光安检图像检测挑战赛3.0LED灯的色彩和均匀性检测挑战赛稀疏角度CT投影重建挑战赛2、NLP方向基于多模态信息的音视频语音唤醒挑战赛基于多模态信息的音视频语音识别挑战赛低复杂度家庭环境音挑战赛领域迁移机器翻译挑战赛2.0

成功解决ValueError: cannot reindex from a duplicate axis。