Resultados de la búsqueda a petición "scikit-learn"
¿Cuál es la forma más simple de hacer una regresión polinómica con sklearn?
Tengo algunos datos que no se ajustan a una regresión lineal, [/imgs/pV5EA.png] De hecho, debería encajar "exactamente" una función cuadrática: P = R*I**2Estoy engañando esto: model = sklearn.linear_model.LinearRegression () X = ...
Cómo obtener acceso a árboles individuales de un modelo xgboost en python / R
¿Cómo obtener acceso a árboles individuales de un modelo xgboost en python / R? A continuación, obtengo de los árboles de Random Forest de sklearn. estimator = RandomForestRegressor (oob_score = True, n_estimators = 10, max_features = 'auto') ...
Obteniendo advertencia de desaprobación en Sklearn sobre matriz 1d, a pesar de no tener una matriz 1D
Estoy tratando de usar SKLearn para ejecutar un modelo SVM. Solo lo estoy probando ahora con algunos datos de muestra. Aquí están los datos y el código: import numpy as np from sklearn import svm import random as random A ...
Python: no se puede importar el nombre hmm
No puedo importar el módulo hmm de sklearn. from sklearn import hmmMe sale el error: ImportError: cannot import name hmm
graph.write_pdf (“iris.pdf”) AttributeError: el objeto 'list' no tiene el atributo 'write_pdf'
Mi código es seguir la clase de aprendizaje automático de Google. Los dos códigos son iguales. No sé por qué muestra error. Puede que el tipo de variable sea error. Pero el código de Google es el mismo para mí. ¿Quién ha tenido ...
confundido acerca de random_state en el árbol de decisión de scikit learn
Confundido sobrerandom_state parámetro, no estoy seguro de por qué la formación del árbol de decisión necesita algo de aleatoriedad. Mis pensamientos, (1) ¿está relacionado con el bosque aleatorio? (2) ¿está relacionado con el conjunto de datos ...
Evaluación de regresión logística con validación cruzada
Me gustaría usar la validación cruzada para probar / entrenar mi conjunto de datos y evaluar el rendimiento del modelo de regresión logística en todo el conjunto de datos y no solo en el conjunto de prueba (por ejemplo, 25%). Estos conceptos son ...
Manera fácil de usar opciones paralelas de funciones scikit-learn en HPC
En muchas funciones de scikit-learn se implementó una paralelización fácil de usar. Por ejemplo ensklearn.cross_validation.cross_val_score solo pasa el número deseado de trabajos computacionales enn_jobs argumento. Y para PC con ...
Cómo agregar clústeres pronosticados de k-means en una columna a un marco de datos en Python
Tiene una pregunta sobre la agrupación de kmeans en python. Entonces hice el análisis de esa manera: from sklearn.cluster import KMeans km = KMeans(n_clusters=12, random_state=1) new = data._get_numeric_data().dropna(axis=1) ...
OneHotEncoding Mapping
Para discretizar características categóricas, estoy usando un LabelEncoder y OneHotEncoder. Sé que LabelEncoder asigna datos alfabéticamente, pero ¿cómo OneHotEncoder asigna datos? Tengo un marco de datos de pandas,dataFeat con 5 columnas ...