Suchergebnisse für Anfrage "scikit-learn"
Wie erhalte ich Zugriff auf einzelne Bäume eines xgboost-Modells in Python / R
Wie erhalte ich Zugriff auf einzelne Bäume eines xgboost-Modells in Python / R? Below bekomme ich von Random Forest Bäume von sklearn. estimator = RandomForestRegressor (oob_score = True, n_estimators = 10, max_features = 'auto') estimator.fit ...
Pass Estimator zur benutzerdefinierten Bewertungsfunktion über sklearn.metrics.make_scorer
Ich möchte eine benutzerdefinierte Bewertungsfunktion mit folgenden Klassifizierungswahrscheinlichkeiten erstellen: def custom_score(y_true, y_pred_proba): error = ... return error my_scorer = make_scorer(custom_score, needs_proba=True) gs ...
Tensorboard protokolliert Nicht-Tensor-Informationen (Numpy) (AUC)
Ich möchte einige durch eine Python-Blackbox-Funktion berechnete Laufdaten in tensorboard aufzeichnen. Insbesondere stelle ich mir vor, sklearn.metrics.auc zu verwenden, nachdem ich sess.run () ausgeführt habe. Wenn "auc" tatsächlich ein ...
Export Machine Learning-Modell
Ich erstelle einen Algorithmus für maschinelles Lernen und möchte ihn exportieren. Angenommen, ich verwende eine Scikit-Lernbibliothek und einen Random Forest-Algorithmus. modelC=RandomForestClassifier(n_estimators=30) ...
Accuracy Score ValueError: Mischung aus binärem und kontinuierlichem Ziel kann nicht verarbeitet werden
Ich benutzelinear_model.LinearRegression von scikit-learn als vorhersagemodell. Es funktioniert und es ist perfekt. Ich habe ein Problem damit, die vorhergesagten Ergebnisse mit dem @ auszuwerteaccuracy_score metrisch. Das sind meine wahren ...
graph.write_pdf ("iris.pdf") AttributeError: Das Objekt "list" hat kein Attribut "write_pdf".
Mein Code folgt der Klasse des maschinellen Lernens von Google. Die beiden Codes sind gleich. Ich weiß nicht, warum es einen Fehler anzeigt. Möglicherweise ist der Variablentyp ein Fehler. Aber der Code von Google ist für mich derselbe dieses ...
Wie füge ich k-means vorhergesagte Cluster in einer Spalte zu einem Datenrahmen in Python hinzu?
Haben Sie eine Frage zu kmeans-Clustering in Python. So habe ich die Analyse so gemacht: from sklearn.cluster import KMeans km = KMeans(n_clusters=12, random_state=1) new = data._get_numeric_data().dropna(axis=1) ...
Wie werden Daten in 3 Sätze aufgeteilt (Zug, Validierung und Test)?
Ich habe einen Pandadatenrahmen und möchte ihn in 3 separate Sätze aufteilen. Ich weiß das mit train_test_split [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html] vonsklearn.cross_validation kann ...
logistic regression Definitionen der Python-Löser
Ich verwende die logistische Regressionsfunktion von sklearn und habe mich gefragt, was die einzelnen Solver tatsächlich hinter den Kulissen tun, um das Optimierungsproblem zu lösen. Kann jemand kurz beschreiben, was "newton-cg", "sag", "lbfgs" ...
Einfache Möglichkeit, parallele Optionen für Scikit-Learn-Funktionen auf HPC zu verwenden
In vielen Funktionen von scikit-learn ist eine benutzerfreundliche Parallelisierung implementiert. Zum Beispiel insklearn.cross_validation.cross_val_score Übergeben Sie einfach die gewünschte Anzahl von Rechenjobs inn_jobs Streit. Und für PC mit ...