Результаты поиска по запросу "scikit-learn"
Или используйте приведение с разделением на одинаковый тип ул
лкиваюсь с этой ошибкой для нескольких переменных, даже обрабатывая пропущенные значения. Например: le = preprocessing.LabelEncoder() categorical = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns.values) for cat in categorical: print(cat) ...
К сожалению, нет простого способа построить график «лучшего» дерева или всего дерева ансамбля из вашего леса, просто случайное дерево примеров.
я пытаюсь экспортировать случайный граф леса, используя следующую команду: tree.export_graphviz(rnd_clf, out_file = None, feature_names = X_test[::1])Я получаю следующую ошибку: NotFittedError: This RandomForestClassifier instance is not ...
Я счастлив, что мог быть чем-то полезен :-)
ою модель, имеющую 12 параметров и {0,1} меток, используя логистическую регрессию в sklearn. Мне нужно быть очень уверенным в отношении метки 0, я в порядке, если некоторые '0' будут неправильно классифицированы как 1. Цель этого, что я хотел бы ...
Подход df.apply:
вая панды DataFrame, как показано ниже: import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd.DataFrame.from_dict( {'row': ['a','b','c','d','e','y'], 'a': [ 0, -.8,-.6,-.3, .8, .01], 'b': [-.8, 0, .5, .7,-.9, .01], 'c': ...
Возможно, я делаю что-то не так, но мне кажется, что в текущей реализации строка my_cv = TimeSeriesSplit (n_splits = 2) .split (X) должна быть исправлена на my_cv = TimeSeriesSplit (n_splits = 2). В противном случае он выдаст ошибку
алсклеарн документы дляTimeSeriesSplit [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit.html] идокументы для перекрестной ...
), который более эффективен для объектов, которые несут большие массивы внутри, как это часто бывает в случае встроенных оценок scikit-learn, но может работать только с диском, а не с цепочкой:
аботал модель, и она работает в приемлемых пределах. Я использую Python и Scitkit-Learn специально. Далее стоит перенести модель в производство. Могу ли я попросить помочь перенести эти модели в производство. Как я могу сохранить обученную ...
Также обязательно сделайте этот анализ перед применением масштабирования и нормализации.
ользую Scikit-Learn для классификации текста. Я хочу рассчитать информационное усиление для каждого атрибута относительно класса в (разреженной) матрице термина документа. Информационное усиление определяется как H (Класс) - H (Класс | Атрибут), ...
Спасибо! Это одно из самых понятных объяснений, которые я прочитал.
ользую векторный классификатор поддержки из sklearn в наборе данных Iris. Когда я звонюdecision_function возвращает отрицательные значения. Но все образцы в тестовом наборе данных после классификации имеют правильный класс. Я думаю, ...
для регрессии. Смотрите заголовок: «Параметры задачи обучения»
ичок в XGBoost в Python, поэтому я прошу прощения, если ответ здесь очевиден, но я пытаюсь взять panda dataframe и получить XGBoost в Python, чтобы дать мне те же прогнозы, которые я получаю, когда использую оболочку Scikit-Learn для того же ...
Матрица путаницы принимает вектор меток (а не одноразовое кодирование). Ты должен бежать
multilabel-indicator is not supportedсообщение об ошибке при попытке запустить: confusion_matrix(y_test, predictions) y_test этоDataFrame которая имеет форму: Horse | Dog | Cat 1 0 0 0 1 0 0 1 0 ... ... ...predictions этоnumpy array: [[1, 0, ...