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Python Classifier.run方法代码示例

本文整理汇总了Python中Classifier.Classifier.run方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python Classifier.run方法的具体用法?Python Classifier.run怎么用?Python Classifier.run使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在Classifier.Classifier的用法示例。


在下文中一共展示了Classifier.run方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: RandomForestClassifier

# 需要导入模块: from Classifier import Classifier [as 别名]
# 或者: from Classifier.Classifier import run [as 别名]
from sklearn import cross_validation
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, ExtraTreesClassifier, AdaBoostClassifier, \
    GradientBoostingClassifier
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from Classifier import Classifier
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    #test models
    name = 'RF_test'
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='auto', max_depth=None, min_samples_split=3,
                                   bootstrap=True, oob_score=True, n_jobs=-1, verbose=True)
    min_samples_int = np.linspace(1, 10, 10)
    min_samples_frac = np.linspace(0, 0.5, 3)
    param_grid = dict(min_samples_split=min_samples_int, min_samples_leaf=min_samples_int, min_weight_fraction_leaf=min_samples_frac)
    model = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, verbose=True, n_jobs=-1)
    clf = Classifier(model, name, one_hot=False, drop_cat=False, calibration=False)
    clf.run()
开发者ID:g0ulash,项目名称:pumpitup,代码行数:24,代码来源:mainTest.py

示例2: run

# 需要导入模块: from Classifier import Classifier [as 别名]
# 或者: from Classifier.Classifier import run [as 别名]
    def run(self):
        preprocessor = Preprocessor()
        preprocessor.load_encoder()

        classifier = Classifier(preprocessor)
        classifier.run()
开发者ID:kiranp11,项目名称:ctr,代码行数:8,代码来源:main.py


注:本文中的Classifier.Classifier.run方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。