«scikit-learn» etiketlenmiş sorular

Veri kümesini bölmek için uygun bir strateji nedir? Ben şu yaklaşıma ilgili görüşlerinizi (değil gibi bireysel parametrelere test_sizeveya n_iterama kullanılırsa X, y, X_train, y_train, X_test, ve y_testuygun bir şekilde ve sıra mantıklı ise): ( bu örneği scikit-learn belgelerinden uzatarak) 1. Veri kümesini yükleyin from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() …

70 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

Kategorik değişkenleri kodlamanın iki farklı yolu vardır. Diyelim ki bir kategorik değişken n değerine sahiptir. Tek sıcak kodlama onu n değişkenine, kukla kodlama onu n-1 değişkenine dönüştürür . Eğer her birinin n değeri olan k kategorik değişkenleri varsa . Bir sıcak kodlama kn değişkenleriyle sona ererken , yapay kodlama kn-k …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

Doğrusal bir SVM yerleştirerek verilen değişken ağırlıkları yorumlamaya çalışıyorum. (Ben scikit-learn kullanıyorum ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Belgelerde, bu ağırlıkların nasıl hesaplandığını veya yorumlandığını gösteren hiçbir şey bulamıyorum. Kilo işaretinin dersle ilgisi var mı?

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

Pandalar, Statsmodels ve Scikit-makine öğrenmesi / istatistiksel işlemlerin farklı uygulamalarını mı öğreniyorlar ya da bunlar birbirlerini tamamlayıcı mı? Bunlardan hangisi en kapsamlı işlevselliğe sahiptir? Hangisi aktif olarak geliştirilir ve / veya desteklenir? Lojistik regresyon uygulamak zorundayım. Bunlardan hangisine kullanmam gerektiği konusunda herhangi bir öneriniz var mı?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

Bu iki kütüphanenin lojistik regresyonundan elde edilen çıkışın neden farklı sonuçlar verdiğini anlamaya çalışıyorum. Veri setini UCLA idre öğreticisinden kullanıyorum , ve admitdayanarak tahmin ediyorum . kategorik değişken olarak kabul edilir, bu nedenle ilk önce bırakılan kukla değişkene dönüştürülür . Bir engelleme sütunu da eklenir.gregparankrankrank_1 df = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv") y, X …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

Scikit-learn'ı polinom regresyonu için kullanmaya çalışıyorum. Okuduğum kadarıyla polinom regresyonu özel bir lineer regresyon vakasıdır. Belki de bir scikit'in genelleştirilmiş doğrusal modellerinden birinin daha yüksek dereceli polinomlara uyması için parametreleştirilebileceğini ümit ediyordum ama bunun için bir seçenek göremiyorum. Poli çekirdekli bir Support Vector Regressor kullanmayı başardım. Bu, verilerimin bir alt …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

Ben sklearn 's sklearn.metrics.classification_report belgelerine çektiğim bir örnek aşağıda. Anlamadığım şey, sınıfın yordayıcı etiket olduğuna inandığım her sınıf için neden f1 puan, kesinlik ve hatırlama değerleri olduğudur? F1 skorunun modelin genel doğruluğunu söylediğini sanıyordum. Ayrıca, destek sütunu bize ne anlatıyor? Bununla ilgili hiçbir bilgi bulamadım. print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names)) precision recall …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Ortalama Hassasiyet (AP), Hassas Geri Çağırma Eğrisi altındaki Alan mı (PR eğrisi AUC'si)? DÜZENLE: PR AUC ve AP'deki farklılıklar hakkında bazı yorumlar. AUC, hassasiyetin yamuk enterpolasyonuyla elde edilir. Alternatif ve genellikle neredeyse eşdeğer bir ölçü, info.ap olarak döndürülen Ortalama Kesinliktir (AP). Bu, yeni bir pozitif örnek her çağrıldığında elde edilen …

27 scikit-learn  precision-recall  auc  average-precision 

Regresyon görevini çözmeye çalışıyorum. 3 modelin farklı veri alt kümeleri için iyi çalıştığını öğrendim: LassoLARS, SVR ve Gradient Tree Boostting. Tüm bu 3 modeli kullanarak tahminlerde bulunduğumda ve sonra 'gerçek çıktı' tablosu yaptığımda ve 3 modelimin çıktılarını gördüğümde, modellerin en az birinin gerçekten gerçek çıktıya yakın olduğunu gördüm, ancak diğer …

27 regression  scikit-learn  ensemble 

scikit-learnMakine öğrenim kütüphanesinden (Python) Doğrusal Ayrımcılık Analizi'ni (LDA) boyutsallığın azaltılması için kullanıyordum ve sonuçları biraz merak ediyordum. Şimdi, LDA'nın ne scikit-learnyaptığını merak ediyorum , böylece sonuçlar R'de yapılan bir manuel yaklaşımdan veya LDA'dan farklı görünecek şekilde farklı görünebilir. Biri bana burada bazı bilgiler verebilirse harika olur. Temel olarak en çok …

26 python  scikit-learn  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  svd 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapandı . Python ve scikit-learn kullanarak tahminlerimizin Ortalama mutlak yüzde hatasını (MAPE) nasıl hesaplayabiliriz? Gönderen dokümanlar , biz bağlanımlar için sadece bu …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

Anladığım kadarıyla, uygun çapraz doğrulama ve model seçim prosedürlerini takip ederken bile , model karmaşıklığı üzerine bir kısıtlama getirmediği sürece, bir modeli yeterince zor arayacaksa , fazladan takma gerçekleşecek . Dahası, çoğu kez insanlar, sağlayabilecekleri korumayı baltalayan verilerden model karmaşıklığı ile ilgili cezaları öğrenmeye çalışırlar. Sorum şu: Yukarıdaki açıklamaya ne …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

Bir şeyi yanlış mı anlıyorum. Bu benim kodum sklearn kullanma import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) Çıktı: array([[ -4.25324997e+03, …

21 pca  python  scikit-learn 

Ben 5 sınıf vardır ve her örnek bu sınıflardan biri veya daha fazla olabilir bir veri kümesi üzerinde farklı sınıflandırıcılar test ediyorum, bu yüzden özellikle scikit-learn çok etiketli sınıflandırıcılar kullanıyorum sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Şimdi kullanarak çapraz doğrulama yapmak istiyorum sklearn.cross_validation.StratifiedKFold. Bu, aşağıdaki hatayı üretir: Traceback (most recent call last): File "mlfromcsv.py", line …

20 cross-validation  python  multi-class  scikit-learn  multilabel