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为什么我不能得到与 GridSearchCV 相同的结果?
GridSearchCV只返回每个参数化的分数 我还希望看到 Roc 曲线以更好地理解结果 为了做到这一点 我想采用性能最好的模型GridSearchCV并重现这些相同的结果 但缓存概率 这是我的代码 import numpy as np
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machinelearning
scikitlearn
在 scikit-learn Pipeline 中插入或删除步骤
是否可以删除或插入步骤sklearn pipeline Pipeline object 我正在尝试在 Pipeline 对象中有或没有一步进行网格搜索 想知道我是否可以在管道中插入或删除一个步骤 我看到在Pipeline源代码 有一个sel
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machinelearning
scikitlearn
artificialintelligence
无法导入caffe
我执行了make pycaffe在 caffe 目录中并且运行良好 我也这样做了 gsamaras gsamaras A15 caffe python export PYTHONPATH PYTHONPATH home gsamaras c
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Linux
scikitlearn
deeplearning
caffe
使用带有 cross_val_score 的自定义估计器失败
我正在尝试使用cross val score使用定制的估算器 重要的是 该估计器接收一个成员变量 该变量稍后可以在fit功能 但里面好像cross val score成员变量被销毁 或者正在创建估计器的新实例 这是可以重现错误的最小代码 f
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scikitlearn
crossvalidation
使用 ICA 消除 EEG 信号中的眨眼现象
我是 scikit learn 的新手 但我正在尝试消除单个脑电图通道内的眨眼 噪声峰值 我在互联网上搜索过 但只看到了 MNE PyEEG 或其他 Python 模块的更复杂的读物 我只想要一些简单的东西并且只依赖于sklearn 这是我
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scikitlearn
TimeSeries
KMeans 是否会在 sklearn 中自动标准化特征
我想知道 KMeans 是否在进行聚类之前自动标准化特征 似乎没有选项可以提供输入来要求标准化 其中之一是区分数据预处理 标准化 分箱 加权等 和机器学习算法应用 使用sklearn preprocessing http scikit le
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scikitlearn
我应该如何使用 scikit learn 对以下列表进行矢量化?
我想用 scikit 进行矢量化学习一个有列表的列表 我转到有训练文本的路径 我阅读了它们 然后我得到如下内容 corpus this is spam SPAM this is ham HAM this is nothing NOTHING
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machinelearning
NLP
scikitlearn
如何在 scikit-learn 下绘制拟合高斯混合模型的概率密度函数?
我正在努力完成一项相当简单的任务 我有一个浮点向量 我想将其拟合为具有两个高斯核的高斯混合模型 from sklearn mixture import GMM gmm GMM n components 2 gmm fit values va
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matplotlib
scikitlearn
Jupyter 实验室没有打印 sklearn 模型的所有参数
我已经使用 jupyter lab 几个月了 每次运行 sklearn 模型时 输出都是这样的 from sklearn tree import DecisionTreeClassifier clf DecisionTreeClassifi
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scikitlearn
Keras model.fit log 和 Sklearn.metrics.confusion_matrix 报告的验证准确性指标彼此不匹配
问题是报道的validation accuracy我从 Keras 获得的价值model fit历史显着高于validation accuracy我得到的指标sklearn metrics功能 我得到的结果model fit总结如下 Las
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machinelearning
Keras
scikitlearn
Classification
为什么 LinearSVC 不能做这个简单的分类?
我正在尝试使用以下简单分类LinearSVC对象在scikit learn 我尝试过使用 0 10 和 0 14 版本 使用代码 from sklearn svm import LinearSVC SVC from numpy import
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scikitlearn
Libsvm
liblinear
使用 scikit-learn 训练多维数据
这是一个非常基本的概念 我对训练有多个依赖性 我的数据都是文本 并且有三个单独的字段 我能找到的每个示例都具有如下设置的文本数据 data text1 text2 我的看起来像 data text1 text2 text3 但是当我尝试适应
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scikitlearn
GridSearchCV 历史最佳模型 CV
我正在尝试将 GridSearchCV 与 KerasRegressor 一起使用进行超参数搜索 Keras model fit 函数本身允许使用历史对象查看 loss 和 val loss 变量 使用 GridSearchCV 时是否可以
scikitlearn
Keras
使用 scikit-learn 运行 k-fold 后如何访问数据集?
我正在尝试应用 kfold 方法 但我不知道如何访问生成的训练和测试集 在浏览了几个博客和 scikitlearn 用户指南后 人们唯一要做的就是打印训练和测试集 这可能适用于小型数据框 但对于较大的数据框则没有用 谁能帮我 我正在使用的数
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scikitlearn
kfold
Scikit-learn 的 LabelBinarizer 与 OneHotEncoder
两者有什么区别 似乎两者都创建了新列 其数量等于特征中唯一类别的数量 然后 他们根据数据点所属的类别将 0 和 1 分配给数据点 下面显示了使用 LabelEncoder OneHotEncoder LabelBinarizer 对数组进行
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encoding
scikitlearn
datascience
categoricaldata
Spark.ml 回归计算的模型与 scikit-learn 不同
我在 scikit learn 和 Spark ml 中设置一个非常简单的逻辑回归问题 结果有所不同 他们学习的模型不同 但我不明白为什么 数据相同 模型类型是相同 正则化相同 毫无疑问 我错过了一侧或另一侧的一些设置 哪个设置 我应该如何
apachespark
scikitlearn
apachesparkmllib
ScikitLearn 的 MLPClasssifier 在输出层使用什么样的激活?
我目前正在处理给定类标签 0 和 1 的分类任务 为此 我使用 ScikitLearnMLPClassifier为每个训练示例提供 0 或 1 的输出 但是 我找不到任何文档 说明 MLPClassifier 的输出层到底在做什么 哪个激活
scikitlearn
neuralnetwork
mlp
模型定义没有给出任何输出
from sklearn linear model import LogisticRegression logmodel LogisticRegression logmodel 上面代码的输出只是 LogisticRegression 但我
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scikitlearn
python scikit-learn 缺失数据聚类
我想对缺少列的数据进行聚类 手动执行此操作 我将在没有此列的情况下计算缺少列的距离 使用 scikit learn 不可能出现丢失数据的情况 也没有机会指定用户距离函数 是否有机会对缺失数据进行聚类 示例数据 n samples 1500
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scikitlearn
clusteranalysis
missingdata
scikit-learn 中的 TfidfVectorizer:ValueError:np.nan 是无效文档
我正在使用 scikit learn 中的 TfidfVectorizer 从文本数据中提取一些特征 我有一个 CSV 文件 其中包含分数 可以是 1 或 1 和评论 文本 我将这些数据提取到 DataFrame 中 以便可以运行 Vect
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pandas
machinelearning
scikitlearn
tfidf
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