ML之分类预测之ElasticNet之OPLiR:在二分类数据集上训练OPLiR模型(T1)
【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)
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#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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设计思路
核心代码
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#对属性程度进行排列
-
nzList = []
-
for iAlpha in range(1,nalpha):
-
coefList = list(coefs[: ,iAlpha])
-
nzCoef = [index for index in range(nattr) if coefList[index] != 0.0]
-
for q in nzCoef:
-
if not(q in nzList):
-
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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