基于sklearn的文本情感分析 被引量：1

1

作者 游棉州 钟亚妹 +2 位作者 邹鹏 杨俊 唐俊 《集成电路应用》 2022年第6期92-93,共2页

阐述基于sklearn库,对有标签的7 516条文本,应用逻辑回归算法进行分析,包括原文本划分为训练集和测试集,对原文本数据清洗,采用TF-IDF算法把文本进行向量化,训练集训练逻辑回归模型,测试集测试模型效果。

关键词 文本分析 sklearn 逻辑回归 TF-IDF算法

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Sklearn数据挖掘技术在职业院校人才招聘中的应用

2

作者 林海 叶小玲 《现代计算机》 2020年第24期20-26,共7页

职业院校每年都大批选拔大学毕业生到校入职,尤其新兴专业岗位,招聘成功率偏低。运用Python中Sklearn工具,对应聘的毕业生的数据,以逻辑回归为基准算法,预测大学毕业生入职学校的机率,旨在帮助招聘部门针对性指定人才引进的决策,争夺到... 职业院校每年都大批选拔大学毕业生到校入职,尤其新兴专业岗位,招聘成功率偏低。运用Python中Sklearn工具,对应聘的毕业生的数据,以逻辑回归为基准算法,预测大学毕业生入职学校的机率,旨在帮助招聘部门针对性指定人才引进的决策,争夺到适合本校发展的大学毕业生,提升招聘成功率。探讨特征提取、模型训练、降维与聚类的在数据挖掘中的应用;并比较逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K临近分类器的准确率、召回率、F1Score等指标。通过实证案例分析表明,职业院校选择大学毕业生的数据适合回归、分类、聚类的算法,逻辑回归算法简单易用,且具备较强的解释力。 展开更多

关键词 sklearn 数据挖掘 逻辑回归 准确率 召回率

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基于sklearn分类算法的流失率建模分析

3

作者 蒋红霞 田小鹏 胡慧荣 《中国宽带》 2022年第4期137-138,141,共3页

本文针对移网中高端用户的用户基本信息、流量、语音、短信使用、出账费用等基本数据,采用sklearn分类算法xgboos建立中高端移网客户的离网预警模型,通过充分挖掘用户特征数据,对目标客户的离网风险进行二分类逻辑回归预测,具有速度快... 本文针对移网中高端用户的用户基本信息、流量、语音、短信使用、出账费用等基本数据,采用sklearn分类算法xgboos建立中高端移网客户的离网预警模型,通过充分挖掘用户特征数据,对目标客户的离网风险进行二分类逻辑回归预测,具有速度快、效果好、支持大规模数据、可自定义损失函数等优点,可实现客户维挽工作的高质量数字化运营。 展开更多

关键词 sklearn算法 xgboos模型 流失率预测 数字化维挽

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基于Scrapy+LR分类器的暗链检测方法的设计与实现 被引量：4

4

作者 张培 《电脑知识与技术》 2021年第17期236-238,共3页

随着网页被植入暗链的网络安全事件不断增加,传统基于规则检测暗链的规则库覆盖不全面、低检出率等问题更加凸显。设计一种基于Scrapy和LR分类器的暗链检测方法,通过Scrapy爬取目标网页,利用分类器模型检测是否植入暗链,检测结果用来扩... 随着网页被植入暗链的网络安全事件不断增加,传统基于规则检测暗链的规则库覆盖不全面、低检出率等问题更加凸显。设计一种基于Scrapy和LR分类器的暗链检测方法,通过Scrapy爬取目标网页,利用分类器模型检测是否植入暗链,检测结果用来扩充数据集,迭代更新分类器模型。模型训练中利用网格搜索与交叉验证选择最优超参数,最优模型的f1分数达到0.956。此外随着数据集的扩充,测试集的暗链检测召回率及f1分数逐渐提高。 展开更多

关键词 暗链 爬虫 Scrapy LR分类器 sklearn

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Python数据挖掘在高校人才引进中的应用 被引量：5

5

作者 陈镭 张凡龙 《中国教育信息化》 2019年第15期52-54,共3页

随着大数据时代的来临、互联网技术的快速发展,如何从海量数据中挖掘出潜在的、有价值的信息,成为当下热门的研究和实践方向之一。Python因其强大的科学计算能力成为数据挖掘领域不可或缺的工具。基于Python语言对高校人事、科研及互联... 随着大数据时代的来临、互联网技术的快速发展,如何从海量数据中挖掘出潜在的、有价值的信息,成为当下热门的研究和实践方向之一。Python因其强大的科学计算能力成为数据挖掘领域不可或缺的工具。基于Python语言对高校人事、科研及互联网数据进行挖掘和分析,构建人才发现系统,为高校引进高水平人才提供决策支持。 展开更多

关键词 PYTHON Scrapy网络爬虫 数据挖掘 sklearn 人才引进

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Python在RLC串联谐振实验数据处理中的应用 被引量：2

6

作者 赵文来 杨俊秀 陈秋妹 《大学物理实验》 2022年第6期85-90,共6页

RLC串联谐振实验是电学的实验之一,以加强对串联谐振电路谐振特性的理解。Python语言在数据分析与处理等方面有很好的应用。首先利用Python的第三方库numpy对数据进行预处理;其次基于scikit-learn建立线性回归模型,通过数据训练、机器... RLC串联谐振实验是电学的实验之一,以加强对串联谐振电路谐振特性的理解。Python语言在数据分析与处理等方面有很好的应用。首先利用Python的第三方库numpy对数据进行预处理;其次基于scikit-learn建立线性回归模型,通过数据训练、机器学习拟合数据并求解;为判定测试数据的质量,通过sklearn对拟合曲线进行均方误差回归损失分析,最后采用matplotlib绘制图形,实现数据的可视化。引入Python进行数据处理,能快速处理实验数据,绘制拟合曲线并分析测试数据的优劣,形象且直观,对教师评判实验报告的测试数据质量也具有一定的辅助作用。 展开更多

关键词 RLC串联谐振 归一化 幅频特性 拟合 PYTHON numpy sklearn

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基于SpringBoot和Vue的多功能时间管理系统的设计与实现 被引量：6

7

作者 朱启方 黄彩霞 +3 位作者 范旭 万坦 任淑晖 牛佳坤 《电脑知识与技术》 2022年第18期31-32,41,共3页

随着社会的高速发展和人们生活节奏的加快,人们面临的碎片化时间在不断增加。针对人们如何进行时间管理、提高时间的利用效率以及提升专注力等问题,该文以科学的时间管理理论为依据实现了一个采用前后端分离架构的基于Spring Boot和Vue... 随着社会的高速发展和人们生活节奏的加快,人们面临的碎片化时间在不断增加。针对人们如何进行时间管理、提高时间的利用效率以及提升专注力等问题,该文以科学的时间管理理论为依据实现了一个采用前后端分离架构的基于Spring Boot和Vue的多功能时间管理系统,用户可以通过使用该系统的云自习室、待办事项、四象限时间管理、番茄时钟、专注力训练、随心笔记等核心功能来树立时间管理意识,规划日常事务,提高做事效率。 展开更多

关键词 时间管理 机器学习 sklearn 前后端分离 Spring Boot Vue

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基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践 被引量：1

8

作者 张宏图 《水泥》 CAS 2023年第6期67-70,共4页

本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测... 本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测误差小于5.11%,可有效指导烧成优化控制系统,为烧成控制智能化提供数据支撑。 展开更多

关键词 TensorFlow Keras PYTHON f-CaO预测 NADAM OPC UA sklearn 归一化

原文传递

基于机器学习的网络异常流量分析系统 被引量：3

9

作者 方洋 李旗 张瑞霞 《电脑知识与技术》 2020年第4期24-25,共2页

该系统使用机器学习方法对异常流量进行判别,设计一个异常流量的检测模型,通过对HTTP请求头字段进行特征提取,形成多维特征库,应用到机器学习的高斯混合模型中,进行验证和评估。经过测试证明特征计算方法在高斯混合模型中有较好的准确... 该系统使用机器学习方法对异常流量进行判别,设计一个异常流量的检测模型,通过对HTTP请求头字段进行特征提取,形成多维特征库,应用到机器学习的高斯混合模型中,进行验证和评估。经过测试证明特征计算方法在高斯混合模型中有较好的准确率和召回率。 展开更多

关键词 异常流量 特征计算 高斯混合模型 sklearn

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基于决策树算法的学生体质预警系统开发与实现 被引量：2

10

作者 罗明挽 《电脑编程技巧与维护》 2023年第2期12-14,共3页

学校做好学生健康管理,及时发现身体素质不好的、容易生病的学生,并提前做好干预工作,具有重要的现实意义和应用价值。在调研采集学生体质数据集的基础上,采用Python机器学习库Sklearn库对学生体质分类进行挖掘建模,对学生易生病体质进... 学校做好学生健康管理,及时发现身体素质不好的、容易生病的学生,并提前做好干预工作,具有重要的现实意义和应用价值。在调研采集学生体质数据集的基础上,采用Python机器学习库Sklearn库对学生体质分类进行挖掘建模,对学生易生病体质进行挖掘分类,同时将模型部署到Web系统中,实现了学生体质在线预测功能,能辅助学校进行学生健康管理决策。 展开更多

关键词 决策树 sklearn库 基尼指数 体质预测

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数据挖掘在电信客户流失预警模型中的应用 被引量：1

11

作者 杨成义 林瑞琼 《现代信息科技》 2021年第17期32-34,共3页

文章结合了某电信公司系统存储的业务数据,对数据进行清洗和分析,在提取重要特征后,利用了Python所提供的scikit-learn核心算法库,实现了逻辑回归,支持向量机,K近邻等监督学习算法的建模,最后对各个算法的结果进行分析。在实际的商业活... 文章结合了某电信公司系统存储的业务数据,对数据进行清洗和分析,在提取重要特征后,利用了Python所提供的scikit-learn核心算法库,实现了逻辑回归,支持向量机,K近邻等监督学习算法的建模,最后对各个算法的结果进行分析。在实际的商业活动中,企业人员可以综合利用模型中准确率较高的几种算法,制定对应的运营方案和挽回策略,从而有效地减少客户的流失。 展开更多

关键词 客户流失预警 PYTHON sklearn 逻辑回归

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基于决策树的空气质量建模 被引量：1

12

作者 宋小锋 《电子测试》 2020年第11期67-68,59,共3页

为了更方便直观的预测空气质量,利用决策树算法建模。以天水市近三年空气质量数据为研究对象,借助scikit-learn平台对数据进行建模。采用交叉验证和网格搜索的调参手段,使剪枝效果达到最佳。结果表明,模型在测试数据上准确率可以达到94%... 为了更方便直观的预测空气质量,利用决策树算法建模。以天水市近三年空气质量数据为研究对象,借助scikit-learn平台对数据进行建模。采用交叉验证和网格搜索的调参手段,使剪枝效果达到最佳。结果表明,模型在测试数据上准确率可以达到94%,说明模型具有一定的预测价值。 展开更多

关键词 决策树 sklearn 空气质量

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吊机设备数据相关性分析及故障预测

13

作者 潘军明 陈小泉 +2 位作者 黄柳君 张志辉 吴进美 《科技资讯》 2019年第12期51-53,共3页

数据分析对企业的生产运营具有至关重要的作用。该文以油气田吊机设备数据为基础,利用生产过程中所产生的各种历史数据,采用多种分析模型,从不同角度有针对性地对数据进行分析,得到科学直观的相关性分析结果,并对设备故障进行大概预测... 数据分析对企业的生产运营具有至关重要的作用。该文以油气田吊机设备数据为基础,利用生产过程中所产生的各种历史数据,采用多种分析模型,从不同角度有针对性地对数据进行分析,得到科学直观的相关性分析结果,并对设备故障进行大概预测。基于这些分析预测结果,现场人员能够及时制订设备预防性维护计划,降低设备的故障率,为生产决策提供数据支持。 展开更多

关键词 吊机 相关性分析 PANDAS sklearn 故障预测

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基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥3 d及28 d抗压强度预测中的应用实践

14

作者 张宏图 《水泥》 CAS 2023年第8期65-68,共4页

本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了水泥3 d及28 d抗压强度全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好,精度更高。测试数据3 d抗压强度预测相对误差小于7.47%,28 d抗压... 本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了水泥3 d及28 d抗压强度全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好,精度更高。测试数据3 d抗压强度预测相对误差小于7.47%,28 d抗压强度预测相对误差小于3.57%,可满足实际生产需求。 展开更多

关键词 TensorFlow Keras PYTHON 水泥强度 NADAM SGD sklearn 归一化

原文传递

基于贝叶斯算法的研究生录取结果预测系统设计

15

作者 李政 王堂志 孙浩 《湖北农机化》 2019年第13期63-64,共2页

基于研究生录取结果预测研究,对比网上已有的高考录取预测、考研分数线预测,通过python语言实现贝叶斯算法,做出切实有效的预估结果sklearn模型。在研究过程中,对比其他算法的准确率,所建立的模型准确率高、可扩展、兼容性良好,结合研... 基于研究生录取结果预测研究,对比网上已有的高考录取预测、考研分数线预测,通过python语言实现贝叶斯算法,做出切实有效的预估结果sklearn模型。在研究过程中,对比其他算法的准确率,所建立的模型准确率高、可扩展、兼容性良好,结合研究生录取信息网站的设计,可被广泛使用。 展开更多

关键词 研究生录取 PYTHON 贝叶斯算法 sklearn模型

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