问题的根源很常见： 存在大量的列车数据,这些数据是以块的形式读取的.兴趣点是在分块数据集上顺序拟合所需模型,保持先前拟合的状态. 除了partial_fit()之外,是否有任何方法可以在不同的数据上使用sklearn来拟合模型？或者是否有任何技巧来重写fit()函数的代码来为这个问题定制它？或者有可能某些人意识到泡菜？解决方法:有些模型暴露partial_fit()而其他模型没有暴露的原因.每个模型都是不同的机器学习算法,对于许多这些算法,如果不...
我刚开始学习随机森林,所以如果这听起来很愚蠢我很抱歉 我最近练习bag of words introduction : kaggle,我想澄清一些事情： 使用vectorizer.fit_transform(“清洁评论列表*上的*”) 现在当我们在火车评论上准备一堆单词数组时,我们在火车评论列表中使用了fit_predict,现在我知道fit_predict做了两件事,>首先,它适合数据并知道词汇,然后在每次审核时生成向量. 因此,当我们使用vectorizer.transform(“清洁列车评论列表”)时,这只是将...
我有三个数据帧,每个数据帧都使用MinMaxScaler()进行单独缩放.def scale_dataframe(values_to_be_scaled)values = values_to_be_scaled.astype('float64')scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))scaled = scaler.fit_transform(values)return scaledscaled_values = [] for i in range(0,num_df):scaled_values.append(scale_dataframe(df[i].values))我遇到的问题是每个数据帧都根据其自己的列min和max值进行缩放.我需要将所...
我有一些数据结构如下,试图从功能预测t.train_dft: time to predict f1: feature1 f2: feature2 f3:......无法使用StandardScaler进行缩放,因此我改为预测t’然后反转StandardScaler以恢复实时时间？ 例如：from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(train_df['t']) train_df['t']= scaler.transform(train_df['t'])运行回归模型, 检查得分, ！检查预测t’与实时值(逆StandardScal...
我正在使用sklearn DBSCAN来集群我的数据,如下所示.#Apply DBSCAN (sims == my data as list of lists) db1 = DBSCAN(min_samples=1, metric='precomputed').fit(sims)db1_labels = db1.labels_ db1n_clusters_ = len(set(db1_labels)) - (1 if -1 in db1_labels else 0) #Returns the number of clusters (E.g., 10 clusters) print('Estimated number of clusters: %d' % db1n_clusters_)现在,我希望从大小(每个群集中的数据点数...
准确率(accuracy)的定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。 TP: true positive 真正例 FP: false positive 假正例 TN: true negative 真反例 FN: false negativa 假反例 精确率(precision)的公式是P=TP/TP+FP,它计算的是所有”正确被检索的item(TP)”占所有”实际被检索到的(TP+FP)”的比例. 召回率(recall)的公式是R=TP/TP+FN,它计算的是所有”正...
今天在安装python 的 sklearn 包时出现了 Cannot uninstall numpy 和 Cannot uninstall scipy 错误，下面记录了我尝试了很多网上的方法后最终成功的解决方法。 终端执行 pip install scikit-learn 后，出现 Cannot uninstall numpy. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.执行 sudo pip install --upgrade --ig...
KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k<30 距离一般用欧氏距离，即d=(x2?x1)2+(y2?y1)2d = \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}d=(x2??x1?)2+(y2??y1?)2?通过sklearn对数据使用KNN算法...
原文（本人对文章中的部分内容进行了总结和修改）： https://machinelearningmastery.com/rescaling-data-for-machine-learning-in-python-with-scikit-learn/ 首先要给大家讲一个最基本的常识。就是在任何机器学习的业务中对于数据进行预处理都是必不可少的。这就好比你中午用土豆和牛肉做土豆炖牛肉，土豆和牛肉这样的食材（数据）要先清洗干净（数据处理1）。然后分别要切成丁或者自己想要的形状（数据处理2）。牛肉也要用料酒...
广义的线性模型是最最常用和我个人认为最重要的 最小二乘 class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) fit_intercept=True表示是否计算截距，就是最后的那个 Y=w1X1+w2X2+b的b，normalize表示是都需要标准化from sklearn import linear_model reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) reg.coef_ 岭回归 这是对上面的...
以下导入方式报错import sklearn lr = sklearn.linear_model.LinearRegression() # 需要导入sklearn的linear_model 修改导入方式即可如下：from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression() # 需要导入sklearn的linear_model
?python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 模型验证 分类器好坏验证，模型建立好后，不是万事大吉，需要进行crossvalidation, AUC,GINi，KS，GainTable检验 KS可以检测模型区分好坏客户能力，如果有一个分数段区分能力强，KS会大于0.2 AUC检测模型分...
?python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 模型调参 调参是一门黑箱技术，需要经验丰富的机器学习工程师才能做到。幸运的是sklearn有调参的包，入门级学者也可尝试调参。 如果参数不多，可以手动写函数调参，如果参数太多可以用GridSearchCV调参，如果参...
?python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 乳腺癌细胞和正常细胞是有显著区别的 癌细胞半径更大，形状更加不规则，凹凸不平。我们可以用科学手段来区分正常细胞和癌细胞吗？答案是可以的，通过机器学习算法，建立分类器，解决二分类问题。 乳腺癌细胞分...
?python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn编程环境搭建 （1）下载anaconda 首先下载anaconda，这款框架比Python官网的编辑器更好用，下载网址为https://www.anaconda.com/download/ anaconda支持windows,linux,苹果操作系统 支持32位和64位操...