我正在使用递归特征消除和交叉验证(rfecv)作为随机森林分类器的特征选择器,如下所示.X = df[[my_features]] #all my features y = df['gold_standard'] #labelsclf = RandomForestClassifier(random_state = 42, class_weight="balanced") rfecv = RFECV(estimator=clf, step=1, cv=StratifiedKFold(10), scoring='roc_auc') rfecv.fit(X,y)print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_) features=list(X.columns...
我在Python中使用sklearn.mixture.GMM,结果似乎依赖于数据扩展.在下面的代码示例中,我更改了整体缩放,但我没有更改维度的相对缩放.然而,在三种不同的缩放设置下,我得到完全不同的结果：from sklearn.mixture import GMM from numpy import array, shape from numpy.random import randn from random import choice# centroids will be normally-distributed around zero: truelumps = randn(20, 5) * 10# data randomly sampled fr...
我正在尝试使用sklearn单变量功能选择来过滤掉不相关的功能：ufs = feature_selection.SelectPercentile(feature_selection.f_classif, percentile = 60) X_default_cvtrain = ufs.fit_transform( X_cvtrain, Y_cvtrain )但是,我得到了这个警告：UserWarning: Duplicate scores. Result may depend on feature ordering.There are probably duplicate features, or you used a classification score for a regression task. warn("...
使用python和scikit-learn,我想进行网格搜索.但是我的一些模特最终都是空的.如何使网格搜索功能忽略这些模型？ 我想我可以有一个评分函数,如果模型为空,则返回0,但我不知道如何.predictor = sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l1', dual=False, class_weight='auto') param_dist = {'C': pow(2.0, np.arange(-10, 11))} learner = sklearn.grid_search.GridSearchCV(estimator=predictor,param_grid=param_dist,n_jobs=self.n_jobs, ...
给定y = 3x行的一些数据点：from sklearn import datasets, linear_model X = [[1],[2],[3],[4],[5]] y = [[3],[6],[9],[12],[15]] regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(X,y)然后：regr.predict([[6], [7], [8], [9], [10]])按预期给出：array([[ 18.],[ 21.],[ 24.],[ 27.],[ 30.]])正如预期的那样,regr.coef_是3.但为什么regr.intercept_不是0？regr.intercept_ array([ -3.55271368e-15])解决方法:这是一个浮点问题...
可重复的例子来解决讨论：from sklearn.linear_model import RidgeCV from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.preprocessing import scale boston = scale(load_boston().data) target = load_boston().targetimport numpy as np alphas = np.linspace(1.0,200.0, 5) fit0 = RidgeCV(alphas=alphas, store_cv_values = True, gcv_mode='eigen').fit(boston, target) fit0.alpha_ fit0.cv_values_[:,0]问题：用什么...
在实现MultiLabelBinarizer的实例化之后,我需要对我在其他地方构建的矩阵使用inverse_transform方法.不幸,import numpy as np from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer mlb = MultiLabelBinarizer(classes=['a', 'b', 'c'])A = np.array([[1, 0, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 1]]) y = mlb.inverse_transform(A)yield AttributeError：’MultiLabelBinarizer’对象没有属性’classes_’ 我注意到如果我在mlb的...
Python机器学习包安装（numpy，scipy，matplotlib、sklearn） Python在机器学习方面非常好用，然而其中的各种包安装起来却很费劲！！！前段时间刚把电脑重置了，所以不得不再一次安装。不过之前怎么弄的全给忘了，然后又重新找了网上的各种资料终于把一些基础的库安装完了，也正好趁此次机会记录一下。 接下来就说一下numpy、scipy、matplotlib、sklearn这四个库的安装。其实这几个包安装起来还是比较简单的，主要是由于几个库之间...
我正在构建一个SGDClassifier,并使用tfidf转换器.除了从tfidf创建的功能外,我还想添加其他功能,如文档长度或其他评级.如何将这些功能添加到功能集中？以下是如何在管道中构造分类器：data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=None) pipeline = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),('tfidf', TfidfTransformer()),('clf', SGDClassifier()), ]) parameters = {'vect__max_df': (0.5, 0.75, 1.0),'vect__max_featu...
一、安装sklearn conda install scikit-learn 参考文献 [1]整体介绍sklearn https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180 二、介绍RandomForestRegressor 1 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor( n_estimators=10,2 criterion=mse,3 max_depth=None,4 ...
当具有稀疏和密集矩阵的随机PCA时,我得到不同的结果：import numpy as np import scipy.sparse as scsp from sklearn.decomposition import RandomizedPCAx = np.matrix([[1,2,3,2,0,0,0,0],[2,3,1,0,0,0,0,3],[1,0,0,0,2,3,2,0],[3,0,0,0,4,5,6,0],[0,0,4,0,0,5,6,7],[0,6,4,5,6,0,0,0],[7,0,5,0,7,9,0,0]])csr_x = scsp.csr_matrix(x)s_pca = RandomizedPCA(n_components=2) s_pca_scores = s_pca.fit_transform(csr_x) s_pca_we...
通过使用roc库我有一个理解问题. 我想用python绘制一条roc曲线http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html 我正在编写一个评估探测器(haarcascade,神经网络)并想要评估它们的程序.所以我已经将数据保存在文件中,格式如下：0.5 TP0.43 FP0.72 FN0.82 TN ...TP表示真阳性,FP表示假阳性,FN表示假阴性,TN表示真阴性 我解析它并用这个数据集填充4个数组. 然后我想把它放进去fpr, tpr = sklea...
我正在使用sklearn在我自己的图像集上应用svm.图像放在数据框中.我传递给fit函数一个具有2D列表的numpy数组,这些2D列表代表图像,我传递给函数的第二个输入是目标列表(目标是数字).我总是得到这个错误“ValueError：设置一个带序列的数组元素”.trainingImages = images.ix[images.partID <=9] trainingTargets = images.clustNo.ix[images.partID<=9] trainingImages.reset_index(inplace=True,drop=True) trainingTargets.reset_i...
我正在尝试定义一个符合Sklearn估算器的类,例如：class MyEstimator():def __init__(self,verbose=False):self.verbose = verbosedef get_params(self, deep=False):return {'verbose': self.verbose,}def set_params(self, **parameters):for parameter, value in parameters.items():setattr(self, parameter, value)return self# Also def fit() and other stuff ...题 可以在不明确列出所有参数名称的情况下定义set_params().有...
我正在尝试定义一个量化器,用于sklearn中的Pipeline / GridSearchCV.定义如下class Quantizer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):def __init__(self):def transform(X, y=None):some code 我得到了类似的东西method fit is missing我在班级的定义中遗漏了什么吗？解决方法:如果您只是在管道的中间状态中转换数据,则不需要实现fit方法,因此您只需返回self：class Quantizer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):d...