Resultados de la búsqueda a petición "scikit-learn"
sklearn: cómo obtener coeficientes de características polinómicas
Sé que es posible obtener las características polinómicas como números usando:polynomial_features.transform(X). De acuerdo con ...
error sklearn ValueError: la entrada contiene NaN, infinito o un valor demasiado grande para dtype ('float64')
Estoy usando sklearn y tengo un problema con la propagación de afinidad. He creado una matriz de entrada y sigo recibiendo el siguiente error. ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').he ...
Scikit-learn: Cómo obtener Verdadero Positivo, Verdadero Negativo, Falso Positivo y Falso Negativo
Mi problema: Tengo un conjunto de datos que es un gran archivo JSON. Lo leo y lo guardo en eltrainList variable. Luego, lo preproceso, para poder trabajar con él. Una vez hecho eso, comienzo la clasificación: Yo uso elkfold método de ...
¿Cómo paralelizar el método .predict () de un clasificador scikit-learn SVM (SVC)?
Recientemente me encontré con un requisito de que tengo un.fit() entrenadoscikit-learn SVCClasificador de instancia y necesita.predict()Muchas instancias. ¿Hay alguna manera de paralelizar solo esto.predict() método por cualquierscikit-learn ...
Sklearn: diferencia entre usar OneVsRestClassifier y construir cada clasificador individualmente
Hasta donde yo sé, el problema de múltiples etiquetas se puede resolver con el esquema uno contra todos, para el cual se implementa Scikit-learnOneVsRestClassifier como un contenedor en clasificador comosvm.SVC. Me pregunto cómo sería diferente ...
¿Cómo calcular la precisión, el recuerdo, la precisión y la puntuación f1 para el caso multiclase con scikit learn?
Estoy trabajando en un problema de análisis de sentimientos, los datos se ven así: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127Entonces mis datos están desequilibrados desde 1190instances están etiquetados con5. Para la clasificación estoy ...
sklearn LogisticRegression y cambiar el umbral predeterminado para la clasificación
Estoy usando LogisticRegression del paquete sklearn, y tengo una pregunta rápida sobre la clasificación. Construí una curva ROC para mi clasificador, y resulta que el umbral óptimo para mis datos de entrenamiento es de alrededor de 0.25. Supongo ...
regresión polinómica usando python
Por lo que entiendo, la regresión polinómica es un tipo específico de análisis de regresión, que es más complicado que la regresión lineal. ¿Hay un módulo de Python que pueda hacer esto? He buscado en matplotlib, scikitand numpy pero solo puedo ...
PCA incremental en big data
Acabo de intentar usar el IncrementalPCA de sklearn.decomposition, pero arrojó un MemoryError al igual que el PCA y RandomizedPCA antes. Mi problema es que la matriz que estoy tratando de cargar es demasiado grande para caber en la RAM. En este ...
Scikit-learn train_test_split con índices
¿Cómo obtengo los índices originales de los datos cuando uso train_test_split ()? Lo que tengo es lo siguiente from sklearn.cross_validation import train_test_split import numpy as np data = np.reshape(np.randn(20),(10,2)) # 10 training ...