в вопросе.

учаю эту странную ошибку:

, вы получите точность 0,94.

ользую SVM Scikit-Learn так:

@Vivek, пожалуйста, объясните, как отдельно получить коэффициенты для положительного и отрицательного классов в двоичной задаче, т.е. clf.classes_ = [0, 1] и clf.coef_ = [[некоторые значения]].

Пробный прогон -

@ Martijn Pieters, когда это будет принято, я отмечу другой как дубликат. Я не могу, так как это пока без ответа

 предложения, которые вы могли бы вывести infer_vector (), используя вашу модель, а затем определить, к какому кластеру он относится в вашей кластеризации sklearn

я есть несколько документов, которые содержат несколько предложений. Я хочу использоватьdoc2vec кластеризовать (например, k-means) векторы предложений, испол...

OLS дает несколько подсказок, что эта линейная проблема плохо обусловлена.

да, горячее кодирование - это преобразование категориальной переменной в разреженную матрицу фиктивных переменных. Scikit-learn делает это способом scikit-learn с помощью преобразователя, который реализует fit () и предиката (), pandas имеет

я есть 185 миллионов образцов, которые будут около 3,8 МБ на образец. Чтобы подготовить мой набор данных, мне нужно будет в горячем виде кодировать многие фу...

@LarissaLeite хорошо, вы видите один немедленный компромисс здесь; работа вами против работы компьютерами. На вашем месте я бы попробовал оба подхода! ;)

образом, у меня есть вход, который состоит из набора данных и нескольких алгоритмов ML (с настройкой параметров), использующих scikit-learn. Я попробовал дов...

 флаг, а затем разделится, чтобы получить потери от многословной печати. Очевидно, что это медленнее, но даст нам потерю и распечатает ее.