来自简书“owolf”：python sklearn模型中random_state参数的意义 “如果你在需要设置随机数种子的地方都设置好，那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果，复现和你一样的过程。” “ 这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则，同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。当你用sklearn分割完测试集和训练集，确定模型和初始参数以后，你会发现程序每运行一次，都...
目录 程序简述 程序/数据集下载 数据集截图 核心代码解析 Module/BuildModel.py Module/NewsPredict.py接口调用、运行效果 Main.py程序简述 将9类新闻语料切割为训练集和数据集，对新闻进行分词、去停用词、句向量构建后，调用sklearn模块提供的朴素贝叶斯接口建模，对新闻分类，最终实现的接口为 输入：新闻字符串 输出：新闻分类 朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法，先通过已给定的训...
疑惑 sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()是干嘛用的？ 解惑one-hot编码转换的一个方法 什么是one-hot? 举个例子，你就知道了：二进制表示法，不同的是在二进制中1代表0 0 0 1，但是在这里是1 0 0 0 整数1表示在索引对应的位置； 疑问：日本写在第二，应该是0 1 0 0怎么是 0 0 1 0呢？ 解惑：这个里面牵扯到决策树；根据这个决策树来排序好，再分配1的位置，其他地方填充0
我使用交叉验证(rfecv)的递归特征消除作为GridSearchCV的特征选择技术. 我的代码如下.X = df[my_features_all] y = df['gold_standard']x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)k_fold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)clf = RandomForestClassifier(random_state = 42, class_weight="balanced")rfecv = RFECV(estimator=clf, step=1, cv=k_fold, scoring='roc_a...
我正在使用Python SKLearn模块执行逻辑回归.我有一个因变量矢量Y(从M个类中的1个取值)和独立变量矩阵X(具有N个特征).我的代码是LR = LogisticRegression()LR.fit(X,np.resize(Y,(len(Y))))我的问题是,LR.coef_和LR.intercept_代表什么.我最初以为他们持有的值intercept(i)和coef(i,j)s.t.log(p(1)/(1-p(1))) = intercept(1) + coef(1,1)*X1 + ... coef(1,N)*XN . . . log(p(M)/(1-p(M))) = intercept(M) + coef(M,1)*X1 + ... coef...
当使用sklearn类sklearn.cluster进行K-means聚类时,拟合的k-means对象具有3个属性,包括一个名为cluster_centers_的聚类中心(中心x特征)的numpy数组.但是,这些中心没有附加标签. 我的问题是：cluster_centers_中的中心(行)是否按标签值排序？也就是说,第1行是否对应于标记为1的群集的中心？还是将它们随机放置在阵列中？指向任何文档的指针将绰绰有余. 谢谢.解决方法:我找不到文档,但是是的,它是按集群排序的. 所以：kmeans.cluster...
一旦我使用sklearn l2规范化器规范化了我的数据并将其用作训练数据：如何将预测的输出变回“原始”形状？ 在我的示例中,我将归一化的住房价格用作y,将归一化的居住空间用作x.每个都适合自己的X_和Y_Normalizer. y_predict也处于标准化状态,我该如何变成原始原始货币状态？ 谢谢.解决方法:如果您正在谈论sklearn.preprocessing.Normalizer,它可以对矩阵线进行归一化,那么不幸的是,除非您手动将它们存储在某个地方,否则无法恢复到原始...
我有两个sklearn估计量,想要对其进行比较：import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierX, y = np.random.random((100,2)), np.random.choice(2,100) dt1 = DecisionTreeClassifier() dt1.fit(X, y) dt2 = DecisionTreeClassifier() dt3 = sklearn.base.copy.deepcopy(dt1)如何比较分类器,使dt1！= dt2,dt1 == dt3？解决方法:您将要比较分配给分类器实例的参数和经过训练的分类器的.tree_.value：# th...
我编写了一个程序,旨在通过相似度对图像进行分类：for i in g:fulFi = itiva = []tivb = []a = cv2.imread(i)b = cv2.resize(a, (500, 500))img2 = flatten_image(b)tivb.append(img2)cb = np.array(tivb)iab = trueArray(cb)print "Image: " + (str(i)).split("/")[-1]print "Image Size " + str(len(iab))print "Image Data: " + str(iab) + "\n"pca = RandomizedPCA(n_c...
我找到了两种方法来替换python中的nan值,一个使用sklearn的imputer类,另一个使用df.fillnan()后者似乎用更少的代码很容易.但是效率方面更好.谁能解释每个的用例？解决方法:我觉得不熟练的班级有其自身的好处,因为您可以简单地提到均值或中位数来执行某些操作,这与Fillna中需要提供值的情况不同.但是在不完美的情况下,您需要调整和转换数据集,这意味着需要更多的代码行.但这可能会比fillna的速度更快,但除非有非常大的数据集,否则无...
我正在尝试为我构建的硬投票类计算roc_auc.我用可复制的示例介绍代码.现在我想计算roc_auc得分并绘制ROC曲线图,但是不幸的是,当投票=“困难”时,出现以下错误预测_proba不可用# Voting Ensemble for Classification import pandas from sklearn import datasets from sklearn import model_selection from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm impo...
我正在使用Python 2.7和Scikit-learn使用多重线性回归来拟合数据集,其中将不同的项相乘而不是像sklearn.linear_models.Ridge那样相加. 所以代替y = c1 * X1 + c2 * X2 + c3 * X3 + ...我们需要y = c1 * X1 * c2 * X2 * c3 * X3...我们是否可以使Python和Sklearn适应并预测这样的乘法/享乐回归模型？解决方法:我认为您应该可以通过处理输入数据集(数据矩阵)来进行常规线性回归. 回归y?c1 * X1 * c2 * X2 * …等价于y?k *(X1 * X2 * ...
我正在尝试使用scikit-learn,不在其实现中的内核(以及该内核可以识别的自定义输入格式)来执行Kernel PCA.如果我可以提前计算内核,保存并在内核PCA中使用它,那将是最简单的. 对KernelPCA的预先计算的论点意味着我能够做我想做的事.但是,文档中未对此进行说明,并且找不到使用示例.即使在the unit test source code for KernelPCA in sklearn,该代码似乎也从未真正说明过预计算的内核是什么. 有谁知道我将如何使用自己的预计算内核？解...
我目前正在尝试使用Python和Scikit-learn构建一些文本分类工具. 我的文字不是英语,因此不受茎分解或其他基于英语的降维处理的常规处理. 结果,TfIdf矩阵变得很大(150,000150,000)可以使用常规PC进行处理,但是在它们上运行网格搜索会太多,因此我寻求Amazon Web Service的帮助来运行网格搜索. (我的参数集也很大) 这是我的代码：# coding: utf-8 import os, json, codecs, nltk import numpy as np from sklearn.feature_extractio...
如何用整数值编码数据表中字符串类型的列值.例如,我有两个特征变量：颜色(可能的字符串值R,G和B)和技能(可能的字符串值C,Java,SQL和Python).给定的数据表有两列-Color' -> R G B B G R B G G R G ; Skills' -> Java , C++, SQL, Java, Python, Python, SQL, C++, Java, SQL, Java.我想知道哪种sklearn函数/方法将在以上两列上进行转换,如R = 0,G = 1和B = 2以及C = 0,Java = 1,SQL = 2和Python = 3：Color: 0, 1, 2, 2, 1, 0, 2, ...