Результаты поиска по запросу "scikit-learn"
колонка:
аюсь использовать SKLearn 0.20.2 для создания конвейера при использовании новой функции ColumnTransformer. Моя проблема в том, что когда я запускаю свой классификатор:clf.fit(x_train, y_train) Я продолжаю получать сообщение ...
Я пробовал это, но я получаю ту же ошибку. Это работает для вас?
ользуюKMeans кластеризовать три набора данных временных рядов с различными характеристиками. По причинам воспроизводимости, я делюсь даннымиВот [https://drive.google.com/open?id=18SdS6NUX3ff334A6G-lJOJYDCppiZaZD]. Вот мой код import numpy as np ...
Конечно @desertnaut. Первоначально пометили это как полезное, но приняли и сейчас. Благодарю. (Все еще новичок на SO; только учусь.)
учаю матрицу путаницы, но так как мой фактический набор данных имеет много категорий классификации, это трудно понять. Пример - >>> from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_test ['a', 'a', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e', 'a', 'c'] >>> y_pred ...
нужен установленный Matplotlib, которому нужен "Python как фреймворк на Mac OS X" :(
ли указать собственную функцию расстояния с помощью кластеризации K-Means scikit-learn?
склеарн сюжет путаница матрица с метками
Я хочу построить матрицу путаницы, чтобы визуализировать работу классификатора, но она показывает только номера меток, а не сами метки: from sklearn.metrics import confusion_matrix import pylab as pl y_test=['business', 'business', 'business', ...
кНН с большими разреженными матрицами в Python
У меня есть две большие разреженные матрицы: In [3]: trainX Out[3]: <6034195x755258 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>' with 286674296 stored elements in Compressed Sparse Row format> In [4]: testX Out[4]: <2013337x755258 sparse ...
Как классифицировать документы с помощью SciKitLearn с помощью TfIdfVectorizer?
В следующем примере показано, как можно обучить классификатор с помощью данных групп новостей Sklearn 20. >>> from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer >>> categories = ['alt.atheism', 'talk.religion.misc', 'comp.graphics', ...
Периодические данные с машинным обучением (например, градусы -> 179 - это 2, отличное от -179)
Я использую Python для оценки плотности ядра и моделей гауссовых смесей, чтобы ранжировать вероятность выборок многомерных данных. Каждый фрагмент данных - это угол, и я не уверен, как справиться с периодичностью угловых данных для машинного ...
не так ли?
у меня есть это сомнение и я искал ответы. Так что вопрос в том, когда я использую, from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df ...
Большое спасибо @Al_Learning, теперь все ясно
я проблема с пониманием того, как мы получили Tf-Idf в следующей программе: Я пытался рассчитать стоимостьa в документе 2 ('And_this_is_the_third_one.') используя концепцию, представленную на ...