Вопросы с тегом «scikit-learn»

Я новичок в науке данных , и я не понимаю разницу между fitи fit_transformметоды в scikit-учиться. Кто-нибудь может просто объяснить, почему нам может понадобиться преобразовать данные? Что означает подгонка модели к тренировочным данным и преобразование в тестовые данные? Означает ли это, например, преобразование категориальных переменных в числа в поезде и …

110 python  scikit-learn 

Я уже некоторое время строю модели с категориальными данными, и когда в этой ситуации я в основном по умолчанию использую функцию LabelEncoder scikit-learn для преобразования этих данных до построения модели. Я понимаю разницу между OHE, LabelEncoderи DictVectorizorс точки зрения того, что они делают , чтобы данные, но то , что …

98 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

Я пытаюсь запустить SVR, используя scikit learn (python) для обучающего набора данных, имеющего 595605 строк и 5 столбцов (функций), и тестового набора данных, имеющего 397070 строк. Данные были предварительно обработаны и упорядочены. Я могу успешно запустить тестовые примеры, но, выполнив мой набор данных и оставив его работать более часа, я …

76 python  svm  scikit-learn 

Я делаю некоторые проблемы с применением дерева решений / случайного леса. Я пытаюсь приспособить проблему, в которой в качестве функций есть цифры, а также строки (например, название страны). Теперь библиотека scikit-learn принимает только числа в качестве параметров, но я хочу ввести строки, так как они несут значительный объем знаний. Как …

64 machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees 

Как я мог случайно разбить матрицу данных и соответствующий вектор метки на X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val с помощью Sklearn? Насколько я знаю, sklearn.cross_validation.train_test_splitспособен только на две, а не на три ...

59 machine-learning  scikit-learn 

Я работаю над проблемой со слишком многими функциями, и обучение моих моделей занимает слишком много времени. Я реализовал алгоритм прямого выбора для выбора функций. Однако мне было интересно, есть ли у scikit-learn алгоритм прямого выбора / пошаговой регрессии?

37 feature-selection  scikit-learn 

Я пытаюсь обучить модели повышения градиента более чем на 50 тыс. Примеров с 100 числовыми функциями. XGBClassifierобрабатывает 500 деревьев в течение 43 секунд на моей машине, в то время как GradientBoostingClassifierобрабатывает только 10 деревьев (!) за 1 минуту и ​​2 секунды :( Я не стал пытаться вырастить 500 деревьев, так …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Я следую этому примеру на веб-сайте scikit-learn, чтобы выполнить многопользовательскую классификацию с использованием модели Random Forest. from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils import shuffle import numpy as np X, y1 = make_classification(n_samples=5, n_features=5, n_informative=2, n_classes=2, random_state=1) y2 = shuffle(y1, random_state=1) Y = …

28 scikit-learn  random-forest  multilabel-classification 

Я использую стандартную линейную регрессию, используя scikit-learn в python. Тем не менее, я хотел бы, чтобы веса были положительными для каждой функции (не отрицательной), есть ли способ, которым я могу это сделать? Я искал в документации, но не мог найти способ сделать это. Я понимаю, что я не могу найти …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

Способ обучения Логистической регрессии - использование стохастического градиентного спуска, к которому Scikit-Learn предлагает интерфейс. То , что я хотел бы сделать , это принять scikit-Learn - х SGDClassifier и он забьет такой же , как логистическая регрессия здесь . Тем не менее, мне не хватает некоторых улучшений машинного обучения, так …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Я довольно новичок в этом и не могу сказать, что у меня есть полное понимание теоретических концепций этого. Я пытаюсь вычислить расхождение KL между несколькими списками точек в Python. Я использую http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html, чтобы попытаться это сделать. Проблема, с которой я сталкиваюсь, состоит в том, что возвращаемое значение одинаково для любых …

22 python  clustering  scikit-learn 

Довольно плохо знаком с Python, но строю свою первую модель RF на основе некоторых классификационных данных. Я преобразовал все метки в числовые данные int64 и загрузил их в X и Y в виде пустого массива, но у меня возникает ошибка, когда я пытаюсь обучить модели. Вот как выглядят мои массивы: …

21 python  scikit-learn  sampling 

Когда я читал об использовании StandardScaler, большинство рекомендаций говорили, что вы должны использовать StandardScaler перед разбивать данные на обучающие / тестовые данные, но когда я проверял некоторые коды, размещенные в сети (используя sklearn), было два основных применения. 1- Использование StandardScalerна всех данных. Например from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Я строю полиномиальную логистическую регрессию с помощью sklearn (LogisticRegression). Но после ее завершения, как я могу получить p-значение и доверительный интервал моей модели? Похоже, что sklearn обеспечивает только коэффициент и перехват. Большое тебе спасибо.

19 scikit-learn  logistic-regression 

Я недавно начал учиться работать с sklearnи только что столкнулся с этим странным результатом. Я использовал digitsдоступный набор данных, sklearnчтобы попробовать разные модели и методы оценки. Когда я тестировал модель машины опорных векторов на данных, я обнаружил, что есть два разных класса sklearnдля классификации SVM: SVCи LinearSVC, где первый использует …

19 svm  scikit-learn