scikit-learn to biblioteka uczenia maszynowego dla języka Python, która zapewnia proste i wydajne narzędzia do analizy i eksploracji danych, ze szczególnym uwzględnieniem uczenia maszynowego. Jest dostępny dla każdego i wielokrotnego użytku w różnych kontekstach. Jest zbudowany na NumPy i SciPy. Projekt jest open source i można go wykorzystywać komercyjnie (licencja BSD).
Próbuję użyć scikit-learn LabelEncoderdo zakodowania pand DataFrameetykiet ciągów. Ponieważ ramka danych ma wiele (ponad 50) kolumn, chcę uniknąć tworzenia LabelEncoderobiektu dla każdej kolumny; Wolałbym mieć tylko jeden duży LabelEncoderobiekt, który działa we wszystkich moich kolumnach danych....
Chciałbym mieć normę jednej tablicy NumPy. Mówiąc dokładniej, szukam równoważnej wersji tej funkcji def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm Czy jest coś takiego w skearnlub numpy? Ta funkcja działa w sytuacji, gdy vjest to wektor...
Jak zapisać wyszkolonego klasyfikatora Naive Bayes na dysk i użyć go do przewidywania danych? Mam następujący przykładowy program ze strony scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred =...
Używam Pythona 2.7 w Ubuntu 14.04. Zainstalowałem scikit-learn, numpy i matplotlib za pomocą tych poleceń: sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \ python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \ ipython Ale kiedy importuję te pakiety: from...
Czy można określić własną funkcję odległości za pomocą scikit-Learn K-Means
Wiem, że mógłbym zaimplementować funkcję błędu średniej kwadratowej w następujący sposób: def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean()) Czego szukam, jeśli ta funkcja rmse jest zaimplementowana gdzieś w bibliotece, być może w scipy lub...
Czy mogę wyodrębnić podstawowe reguły decyzyjne (lub „ścieżki decyzji”) z wytrenowanego drzewa w drzewie decyzyjnym jako listę tekstową? Coś jak: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Dzięki za
Jak znaleźć wartość p (istotność) każdego współczynnika? lm =
Mam ten błąd podczas próby załadowania zapisanego modelu SVM. Próbowałem odinstalować sklearn, NumPy i SciPy, ponownie instalując wszystkie najnowsze wersje (używając pip). Nadal otrzymuję ten błąd. Czemu? In [1]: import sklearn; print sklearn.__version__ 0.18.1 In [3]: import numpy; print...
Chcę zaimplementować algorytm uczenia maszynowego w scikit Learn, ale nie rozumiem, do czego służy ten parametr random_state? Dlaczego powinienem go używać? Nie mogłem też zrozumieć, co to jest liczba pseudolosowa.
Mam ramkę danych pandy z kolumnami typu mieszanego i chciałbym zastosować min_max_scaler sklearn do niektórych kolumn. Idealnie, chciałbym dokonać tych transformacji na miejscu, ale jeszcze nie wymyśliłem sposobu, aby to zrobić. Napisałem następujący kod, który działa: import pandas as...
Mam ramkę danych pandy i chcę ją podzielić na 3 oddzielne zestawy. Wiem, że używając train_test_split z sklearn.cross_validation, można podzielić dane na dwa zestawy (pociąg i test). Nie mogłem jednak znaleźć żadnego rozwiązania dotyczącego podziału danych na trzy zestawy. Najlepiej, jeśli posiadam...
Używam sklearn i mam problem z propagacją powinowactwa. Zbudowałem macierz wejściową i ciągle otrzymuję następujący błąd. ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). Pobiegłem np.isnan(mat.any()) #and gets False np.isfinite(mat.all()) #and gets...
Zauważyłem, że gdy kodowanie One Hot jest używane na określonym zestawie danych (macierzy) i używane jako dane uczące do uczenia algorytmów, daje znacznie lepsze wyniki w odniesieniu do dokładności przewidywania, w porównaniu z użyciem samej oryginalnej macierzy jako danych uczących. Jak...
Mam zadanie klasyfikacyjne z szeregami czasowymi jako danymi wejściowymi, gdzie każdy atrybut (n = 23) reprezentuje określony punkt w czasie. Oprócz absolutnego wyniku klasyfikacji chciałbym się dowiedzieć, które atrybuty / daty wpływają na wynik w jakim stopniu. Dlatego używam tylko programu...
Muszę zmieścić RandomForestRegressorod sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Ten kod zawsze działał, dopóki nie wykonałem wstępnego przetwarzania danych ( train_y). Komunikat o...
Nie wiem, jak to sklearn.pipeline.Pipelinedokładnie działa. W dokumencie znajduje się kilka wyjaśnień . Na przykład co oznaczają przez: Potok przekształceń z estymatorem końcowym. Aby wyjaśnić moje pytanie, co to jest steps? Jak oni pracują? Edytować Dzięki odpowiedziom mogę wyjaśnić moje...
W przyborniku sklearn-python są dwie funkcje transformi fit_transformabout sklearn.decomposition.RandomizedPCA. Poniżej opisano dwie funkcje Ale jaka jest między nimi różnica?
Podczas próby importu ze sklearn pojawia się następujący błąd: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in...
Mam wiele problemów ze zrozumieniem, jak działa class_weightparametr regresji logistycznej scikit-learn. Sytuacja Chcę użyć regresji logistycznej, aby przeprowadzić klasyfikację binarną na bardzo niezrównoważonym zestawie danych. Klasy są oznaczone jako 0 (negatywne) i 1 (pozytywne), a...