Результаты поиска по запросу "scikit-learn"
), 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 ...
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 ...
Но в случае двоичной классификации с RandomForestClassifier, если конечный узел имеет более 1 выборки (datapoint), скажем, два, как принимается решение, к какому классу они принадлежат? класс 0 или класс 1? Их 2, мы не можем сказать, класс 1 или класс 2. Или я не прав?
ходил склеарн классDecisionTreeClassifier [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html] . Глядя на параметры для класса, у нас есть два параметраmin_samples_splitа также min_samples_leaf, Основная ...
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) ...
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': ...
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 ...
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 ...
вам может понадобиться добавить их в массив функций, например, попробуйте добавить два селектора в функции, подобные этой, и покажите мне результаты
аюсь изменитьэто [http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/hetero_feature_union.html]Пример использования фрейма данных Pandas вместо тестовых наборов данных. Я не в состоянии сделать это, так какItemSelector кажется, не распознает имя ...
необходим, чтобы визуально соответствовать этой конкретной гистограмме.
аюсь сделать автоматическую сегментацию изображения различных областей двухмерного изображения MR на основе значений интенсивности пикселей. Первым шагом является реализация модели гауссовой смеси на гистограмме изображения. ...
Вы можете использовать положительный класс y_score = tree_model.predict_proba (X_test) [:, 1] или просто прогноз y_score = tree_model.predict (X_test)
аюсь найтиКривая ROC а такжеКривая AUROC для дерева решений. Мой код был что-то вроде clf.fit(x,y) y_score = clf.fit(x,y).decision_function(test[col]) pred = clf.predict_proba(test[col]) print(sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,y_score)) ...