«scikit-learn» etiketlenmiş sorular

Ben oturması lazım RandomForestRegressorgelen sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Bu kod, verilerin ( train_y) bazı ön işlemlerini yapana kadar her zaman çalıştı . Hata mesajı şunu söylüyor: DataConversionWarning: Bir 1d dizisi beklendiğinde bir sütun vektörü y geçirildi. Lütfen y'nin şeklini (n_samples,) olarak değiştirin, örneğin …

119 python  pandas  numpy  scikit-learn 

sklearn.pipeline.PipelineTam olarak nasıl çalıştığını anlayamıyorum. Birkaç açıklama vardır doc . Örneğin ne demek istiyorlar: Son bir tahminciye sahip dönüşüm boru hattı. Sorumu daha açık hale getirmek için stepsnedir? Nasıl çalışırlar? Düzenle Cevaplar sayesinde sorumu daha net hale getirebilirim: Boru hattını aradığımda ve adım olarak geçtiğimde, iki transformatör ve bir tahminci, …

118 python  machine-learning  scikit-learn  neuraxle 

Sklearn'dan içe aktarmaya çalışırken şu hatayı alıyorum: >>> 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 <module> from . import check_build ImportError: cannot import name check_build Python 2.7, scipy-0.12.0b1 superpack, numpy-1.6.0 superpack, scikit-learn-0.11 kullanıyorum …

117 python  numpy  scipy  scikit-learn 

Sklearn-python araç kutusunda, iki işlev vardır transformve fit_transformhakkında sklearn.decomposition.RandomizedPCA. İki işlevin açıklaması aşağıdaki gibidir Ama aralarındaki fark nedir?

117 python  python-2.7  scikit-learn 

Scikit-learn Bunch nesnesindeki verileri Pandas DataFrame'e nasıl dönüştürebilirim? from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() print(type(data)) data1 = pd. # Is there a Pandas method to accomplish this?

117 dataset  scikit-learn  pandas 

class_weightScikit-learn'ün Lojistik Regresyonundaki parametrenin nasıl çalıştığını anlamakta çok sorun yaşıyorum. Durum Çok dengesiz bir veri kümesi üzerinde ikili sınıflandırma yapmak için lojistik regresyon kullanmak istiyorum. Sınıflar, 0 (negatif) ve 1 (pozitif) olarak etiketlenmiştir ve gözlemlenen veriler, yaklaşık 19: 1 oranında olup, numunelerin çoğu negatif sonuca sahiptir. İlk Deneme: Eğitim Verilerini …

116 python  scikit-learn 

Anlıyorum alamıyorum sayfa arasında StandardScalerbir belgelerinde sklearn. Bunu bana basit terimlerle açıklayan var mı?

115 python  machine-learning  scikit-learn  scaling  standardized 

Bir pandasveri çerçevem ​​var ve B ve C sütunlarındaki değerlerden A sütunundaki değerleri tahmin edebilmek istiyorum. İşte bir oyuncak örneği: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) İdeal olarak, buna benzer bir şeye sahip olurdum, ols(A ~ …

111 python  pandas  scikit-learn  regression  statsmodels 

Bir duyarlılık analizi problemi üzerinde çalışıyorum, veriler şöyle görünüyor: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 Yani verilerim 1190 instancesile etiketlendiğinden beri dengesiz 5. Sınıflandırma için Im scikit en kullanarak SVC . Sorun şu ki, çok sınıflı durum için kesinlik, geri çağırma, doğruluk ve f1 …

109 python  machine-learning  nlp  artificial-intelligence  scikit-learn 

Kabuk betiğinde bu paketlerin kurulu olup olmadığını kontrol ediyorum, kurulmamışsa kurun. Yani, kabuk betiği ile: import nltk echo nltk.__version__ ancak importsatırda kabuk komut dosyasını durdurur linux terminalinde şu şekilde görmeye çalıştım: which nltk bu da kurulu olduğunu düşünmez. Bu paket kurulumunu kabuk komut dosyasında doğrulamanın başka bir yolu var mı, …

105 python  linux  shell  scikit-learn  nltk 

Sadece basit bir doğrusal regresyon yapmaya çalışıyorum ama bu hataya şaşıyorum: regr = LinearRegression() regr.fit(df2.iloc[1:1000, 5].values, df2.iloc[1:1000, 2].values) hangi üretir: ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [ 1 999] Bu seçimler aynı boyutlara sahip olmalı ve uyuşuk diziler olmalı, peki neyi kaçırıyorum?

103 scikit-learn 

Scikit'te RandomForestClassifier ve ExtraTreesClassifier arasındaki farkı herkes açıklayabilir mi? Gazeteyi okumak için epey zaman harcadım: P. Geurts, D. Ernst. Ve L. Wehenkel, "Son derece randomize ağaçlar", Makine Öğrenimi, 63 (1), 3-42, 2006 ÖB için farklar bunlar gibi görünüyor: 1) Bir bölmede değişkenleri seçerken, eğitim setinin bir önyükleme örneği yerine tüm …

95 scikit-learn  random-forest 

Verilerimi bir eğitim setine (% 75) ve test setine (% 25) bölmem gerekiyor. Şu anda bunu aşağıdaki kodla yapıyorum: X, Xt, userInfo, userInfo_train = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, userInfo) Ancak, eğitim veri kümemi katmanlara ayırmak istiyorum. Bunu nasıl yaparım? StratifiedKFoldYönteme bakıyordum , ancak% 75 /% 25'lik dağılımı belirlememe ve yalnızca eğitim veri setini …

95 python  scikit-learn 

train_test_splitScikit Learn paketinden kullanmaya çalışıyorum ama parametrelerle sorun yaşıyorum stratify. Bundan sonra kod: from sklearn import cross_validation, datasets X = iris.data[:,:2] y = iris.target cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y) Ancak, şu sorunu almaya devam ediyorum: raise TypeError("Invalid parameters passed: %s" % str(options)) TypeError: Invalid parameters passed: {'stratify': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …

94 split  scikit-learn  training-data  test-data 

Makine öğrenimi sınıflandırıcıları için kategorik değişkenleri sayısal hale dönüştürmek için farklı yöntemler öğreniyorum. pd.get_dummiesYönteme rastladım ve sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()performans ve kullanım açısından nasıl farklı olduklarını görmek istedim. Ben nasıl kullanılacağı hakkında bir öğretici buldum OneHotEncoder()üzerinde https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/ beri sklearndokümantasyon Bu özellikle ilgili çok yararlı değildi. Doğru yapmadığımı hissediyorum ... ama Bazı kullanmanın avantajlarını …

92 python  pandas  machine-learning  scikit-learn  dummy-variable