Suchergebnisse für Anfrage "scikit-learn"
classifiers in scikit-learn, die mit nan / null umgehen
Ich habe mich gefragt, ob es Klassifikatoren gibt, die mit Nano- / Null-Werten in scikit-learn umgehen. Ich dachte, ein zufälliger Forest Regressor handhabt dies, aber ich habe eine Fehlermeldung erhalten, wenn ich @ anrufpredict. X_train = ...
RandomForestClassfier.fit (): ValueError: String konnte nicht in float konvertiert werden
Given ist eine einfache CSV-Datei: A,B,C Hello,Hi,0 Hola,Bueno,1Offensichtlich ist der reale Datensatz viel komplexer als dieser, aber dieser gibt den Fehler wieder. Ich versuche, einen zufälligen Gesamtstrukturklassifikator dafür zu erstellen, ...
Inkrementelles Lernen in Scikit mit PassiveAggressiveClassifier's partial_fit
Ich versuche ein @ zu trainierPassiveAggressiveClassifier usingTfidVectorizer mitpartial_fit Technik im Skript unten: Code Updated: a, ta = [], [] r, tr = [], [] g = [] vect = HashingVectorizer(ngram_range=(1,4)) model = ...
Fehler beim Importieren von scikit-learn-Modulen
Ich versuche, eine Funktion aus dem Cluster-Modul aufzurufen: import sklearn db = sklearn.cluster.DBSCAN()und ich erhalte den folgenden Fehler: AttributeError: 'module' object has no attribute 'cluster' Tab-Vervollständigung in IPython, ich ...
Speichern und erneutes Verwenden von TfidfVectorizer in scikit learn
Ich benutze TfidfVectorizer in scikit und lerne, eine Matrix aus Textdaten zu erstellen. Jetzt muss ich dieses Objekt speichern, um es später wiederzuverwenden. Ich habe versucht, pickle zu verwenden, aber es gab den folgenden ...
sklearn: Beim Aufrufen von LinearRegression.fit () wurden Arrays mit inkonsistenter Anzahl von Samples gefunden.
Versuche nur eine einfache lineare Regression durchzuführen, aber ich bin verblüfft wegen: regr = LinearRegression() regr.fit(df2.iloc[1:1000, 5].values, df2.iloc[1:1000, 2].values) was produziert: ValueError: Found arrays with inconsistent ...
Wie man die vorherige Wahrscheinlichkeit für Naive Bayes von scikit-learn angibt
Ich verwende die Scikit-Learn-Bibliothek für maschinelles Lernen (Python) für ein maschinelles Lernprojekt. Einer der Algorithmen, die ich verwende, ist die Implementierung von Gaussian Naive Bayes. Eines der Attribute desGaussianNB () Funktion ...
Wie funktioniert der Parameter class_weight in scikit-learn?
Ich habe große Probleme zu verstehen, wie dieclass_weight -Parameter in der logistischen Regression von scikit-learn funktioniert. Die Situatio Ich möchte die logistische Regression verwenden, um eine binäre Klassifizierung für einen sehr ...
Sollte ich `random.seed` oder` numpy.random.seed` verwenden, um die Erzeugung von Zufallszahlen in `scikit-learn` zu steuern?
Ich benutze scikit-learn und numpy und möchte den globalen Startwert so einstellen, dass meine Arbeit reproduzierbar ist. Sollte ich es benutzennumpy.random.seed oderrandom.seed? Bearbeiten Durch den Link in den Kommentaren verstehe ich, dass ...
Mit demselben Label-Encoder den Datensatz testen? oder neuer Label Encoder?
Ich bin ein absoluter Anfänger im Scikit-Lernen. Ich möchte wissen, ob ich dieselbe Label Encoder-Instanz verwenden soll, die für das Trainings-Dataset verwendet wurde, oder nicht, wenn ich die kategorialen Daten desselben Features für das ...