Ich habe einen pandasDatenrahmen und möchte die Werte von Spalte A aus den Werten in den Spalten B und C vorhersagen können. Hier ein Spielzeugbeispiel: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) Im Idealfall hätte...
Ich arbeite an einem Stimmungsanalyseproblem. Die Daten sehen folgendermaßen aus: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 Meine Daten sind also unausgeglichen, da 1190 instancesmit gekennzeichnet sind 5. Für die Klassifizierung verwende ich den SVC von scikit . Das Problem ist, dass...
Wie konvertiere ich Daten von einem Scikit-Learn Bunch-Objekt in einen Pandas DataFrame? from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() print(type(data)) data1 = pd. # Is there a Pandas method to accomplish
Ich kann die Seite von StandardScalerin der Dokumentation von nicht verstehen sklearn. Kann mir jemand das in einfachen Worten
Im Shell-Skript überprüfe ich, ob diese Pakete installiert sind oder nicht. Wenn sie nicht installiert sind, installieren Sie sie. Also mit Shell-Skript: import nltk echo nltk.__version__ aber es stoppt das Shell-Skript in der importZeile im Linux-Terminal versucht, auf diese Weise zu...
Ich versuche nur, eine einfache lineare Regression durchzuführen, aber ich bin verblüfft über diesen Fehler für: regr = LinearRegression() regr.fit(df2.iloc[1:1000, 5].values, df2.iloc[1:1000, 2].values) welches produziert: ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [ 1 999]...
Kann jemand den Unterschied zwischen dem RandomForestClassifier und dem ExtraTreesClassifier in scikit lernen erklären. Ich habe viel Zeit damit verbracht, die Zeitung zu lesen: P. Geurts, D. Ernst. Und L. Wehenkel, "Extrem randomisierte Bäume", Machine Learning, 63 (1), 3-42, 2006 Es scheint,...
Ich versuche, train_test_splitFunktion zu verwenden und zu schreiben: from sklearn.model_selection import train_test_split und das verursacht ImportError: No module named model_selection Warum? Und wie zu
Ich muss meine Daten in einen Trainingssatz (75%) und einen Testsatz (25%) aufteilen. Ich mache das derzeit mit dem folgenden Code: X, Xt, userInfo, userInfo_train = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, userInfo) Ich möchte jedoch meinen Trainingsdatensatz schichten. Wie mache ich das? Ich...
Ich versuche, train_test_splitvon Paket scikit Learn zu verwenden, aber ich habe Probleme mit Parametern stratify. Im Folgenden ist der Code: from sklearn import cross_validation, datasets X = iris.data[:,:2] y = iris.target cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y) Ich bekomme jedoch immer...
Ich lerne verschiedene Methoden, um kategoriale Variablen für maschinell lernende Klassifikatoren in numerische umzuwandeln. Ich bin auf die pd.get_dummiesMethode gestoßen sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()und wollte sehen, wie sie sich in Bezug auf Leistung und Nutzung unterscheiden. Ich...
Hintergrund: Ich fange gerade erst mit Scikit-Learn an und lese am Ende der Seite über Joblib im Vergleich zu Pickle . Es kann interessanter sein, Joblibs Ersatz für pickle (joblib.dump & joblib.load) zu verwenden, der für Big Data effizienter ist, aber nur auf der Festplatte und nicht...
Ich versuche, eine der von scikit-learn überwachten Lernmethoden zu verwenden, um Textteile in eine oder mehrere Kategorien einzuteilen. Die Vorhersagefunktion aller Algorithmen, die ich ausprobiert habe, gibt nur eine Übereinstimmung zurück. Zum Beispiel habe ich einen Text: "Theaters in New York...
Ich möchte eine Verwirrungsmatrix zeichnen, um die Leistung des Klassifikators zu visualisieren, aber sie zeigt nur die Nummern der Etiketten, nicht die Etiketten selbst: from sklearn.metrics import confusion_matrix import pylab as pl y_test=['business', 'business', 'business', 'business',...
Ich versuche, mich von einer PCA zu erholen, die mit scikit-learn erstellt wurde und deren Funktionen als relevant ausgewählt wurden . Ein klassisches Beispiel mit IRIS-Datensatz. import pandas as pd import pylab as pl from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import PCA # load...
Ich bekomme diesen seltsamen Fehler: classification.py:1113: UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. 'precision', 'predicted', average, warn_for)` aber dann druckt es auch die f-Punktzahl, wenn ich das erste Mal laufe:...
Ich bin völlig neu im maschinellen Lernen und habe mit unbeaufsichtigten Lerntechniken gearbeitet. Das Bild zeigt meine Beispieldaten (nach allen Reinigungen). Screenshot: Beispieldaten Ich habe diese zwei Pipline gebaut, um die Daten zu bereinigen: num_attribs = list(housing_num) cat_attribs =...
Ich habe fünf Textdateien, die ich in einen CountVectorizer eingebe. Was bedeutet die minimale / maximale Dokumenthäufigkeit genau, wenn Sie der CountVectorizer-Instanz min_df und max_df angeben? Ist es die Häufigkeit eines Wortes in seiner bestimmten Textdatei oder ist es die Häufigkeit des...
Ich verwende GridSearchfrom sklearn, um die Parameter des Klassifikators zu optimieren. Da viele Daten vorhanden sind, dauert der gesamte Optimierungsprozess eine Weile: mehr als einen Tag. Ich möchte die Leistung der bereits erprobten Parameterkombinationen während der Ausführung beobachten....
Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem mit unausgeglichenen Klassen (5% 1). Ich möchte die Klasse vorhersagen, nicht die Wahrscheinlichkeit. classifier.predict()Verwendet Scikit bei einem binären Klassifizierungsproblem 0.5standardmäßig? Wenn nicht, wie lautet die Standardmethode? Wenn ja,...