Als «scikit-learn» getaggte Fragen

Ich versuche, Scikit-Learns zu verwenden LabelEncoder, um Pandas DataFramevon String-Labels zu codieren . Da der Datenrahmen viele (50+) Spalten enthält, möchte ich vermeiden, LabelEncoderfür jede Spalte ein Objekt zu erstellen . Ich hätte lieber nur ein großes LabelEncoderObjekt, das in allen...

Ich möchte die Norm eines NumPy-Arrays haben. Insbesondere suche ich nach einer äquivalenten Version dieser Funktion def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm Gibt es so etwas in skearnoder numpy? Diese Funktion funktioniert in einer Situation, in...

Wie speichere ich einen trainierten Naive Bayes-Klassifikator auf der Festplatte und verwende ihn zur Vorhersage von Daten? Ich habe das folgende Beispielprogramm von der scikit-learn-Website: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb =...

Ich verwende Python 2.7 in Ubuntu 14.04. Ich habe scikit-learn, numpy und matplotlib mit folgenden Befehlen installiert: sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \ python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \ ipython Aber wenn ich diese Pakete...

Ist es möglich, Ihre eigene Distanzfunktion mit scikit-learn K-Means Clustering

Ich weiß, dass ich eine quadratische Fehlerfunktion wie folgt implementieren könnte: def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean()) Was suche ich, wenn diese rmse-Funktion irgendwo in einer Bibliothek implementiert ist, vielleicht in scipy oder...

Kann ich die zugrunde liegenden Entscheidungsregeln (oder 'Entscheidungspfade') aus einem trainierten Baum in einem Entscheidungsbaum als Textliste extrahieren? Etwas wie: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Danke für Ihre

Wie finde ich den p-Wert (Signifikanz) jedes Koeffizienten? lm = sklearn.linear_model.LinearRegression()

Ich möchte einen Algorithmus für maschinelles Lernen in scikit learn implementieren, verstehe aber nicht, was dieser Parameter random_statebewirkt. Warum sollte ich es benutzen? Ich konnte auch nicht verstehen, was eine Pseudozufallszahl ist.

Ich habe diesen Fehler beim Versuch, ein gespeichertes SVM-Modell zu laden. Ich habe versucht, sklearn, NumPy und SciPy zu deinstallieren und die neuesten Versionen erneut zusammen zu installieren (mithilfe von pip). Ich erhalte immer noch diesen Fehler. Warum? In [1]: import sklearn; print...

Ich habe einen Pandas-Datenrahmen und möchte ihn in 3 separate Sätze aufteilen. Ich weiß, dass man mit train_test_split von sklearn.cross_validationdie Daten in zwei Sätze (Zug und Test) aufteilen kann. Ich konnte jedoch keine Lösung für die Aufteilung der Daten in drei Sätze finden. Am liebsten...

Ich habe einen Pandas-Datenrahmen mit gemischten Spalten und möchte den min_max_scaler von sklearn auf einige der Spalten anwenden. Im Idealfall würde ich diese Transformationen gerne an Ort und Stelle durchführen, habe aber noch keinen Weg gefunden, dies zu tun. Ich habe den folgenden Code...

Ich habe festgestellt, dass One Hot-Codierung, wenn sie für einen bestimmten Datensatz (eine Matrix) verwendet und als Trainingsdaten für Lernalgorithmen verwendet wird, hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit signifikant bessere Ergebnisse liefert als die ursprüngliche Matrix selbst als...

Ich benutze sklearn und habe ein Problem mit der Affinitätsausbreitung. Ich habe eine Eingabematrix erstellt und erhalte immer wieder den folgenden Fehler. ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). ich bin gerannt np.isnan(mat.any()) #and gets False...

Ich habe eine Klassifizierungsaufgabe mit einer Zeitreihe als Dateneingabe, wobei jedes Attribut (n = 23) einen bestimmten Zeitpunkt darstellt. Neben dem absoluten Klassifizierungsergebnis möchte ich herausfinden, welche Attribute / Daten in welchem ​​Umfang zum Ergebnis beitragen. Deshalb benutze...

Ich muss passen RandomForestRegressorvon sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Dieser Code hat immer funktioniert, bis ich Daten vorverarbeitet habe ( train_y). Die Fehlermeldung...

Beim Importieren aus sklearn wird folgende Fehlermeldung angezeigt: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in...

Ich kann nicht herausfinden, wie das sklearn.pipeline.Pipelinegenau funktioniert. Das Dokument enthält einige Erklärungen . Was meinen sie zum Beispiel mit: Pipeline von Transformationen mit einem endgültigen Schätzer. Was sind meine Fragen, um meine Frage klarer zu machen steps? Wie arbeiten Sie?...

In der sklearn-python-Toolbox gibt es zwei Funktionen transformund fit_transformungefähr sklearn.decomposition.RandomizedPCA. Die Beschreibung von zwei Funktionen ist wie folgt Aber was ist der Unterschied zwischen ihnen?

Ich habe große Probleme zu verstehen, wie der class_weightParameter in der logistischen Regression von scikit-learn funktioniert. Die Situation Ich möchte die logistische Regression verwenden, um eine binäre Klassifizierung für einen sehr unausgeglichenen Datensatz durchzuführen. Die Klassen sind...