ML之分类预测之ElasticNet之OPLiR:在二分类数据集上训练OPLiR模型(T1)

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一个处女座的程序猿 发表于 2021/04/02 01:37:15 2021/04/02
【摘要】 ML之分类预测之ElasticNet之OPLiR:在二分类数据集上训练OPLiR模型(T1)       目录 输出结果 设计思路 核心代码         输出结果   设计思路   核心代码 #对属性程度进行排列nzList = []for iAlpha in range(1,nalpha): coefList = list(c...

ML之分类预测之ElasticNet之OPLiR:在二分类数据集上训练OPLiR模型(T1)

 

 

 

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  1. #对属性程度进行排列
  2. nzList = []
  3. for iAlpha in range(1,nalpha):
  4. coefList = list(coefs[: ,iAlpha])
  5. nzCoef = [index for index in range(nattr) if coefList[index] != 0.0]
  6. for q in nzCoef:
  7. if not(q in nzList):
  8. nzList.append(q)

 

 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/85837888

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