Вопросы с тегом «scikit-learn»

Какова подходящая стратегия для разделения набора данных? Я прошу обратную связь на следующий подход ( а не на отдельных параметров , таких как test_sizeили n_iter, но если я X, y, X_train, y_train, X_test, и y_testсоответствующим образом и , если последовательность имеет смысл): (расширяя этот...

Существует два разных способа кодирования категориальных переменных. Скажем, одна категориальная переменная имеет n значений. Горячее кодирование преобразует его в n переменных, а фиктивное кодирование преобразует его в n-1 переменные. Если у нас есть k категориальных переменных, каждая из которых...

Я пытаюсь интерпретировать переменные веса, заданные путем подбора линейного SVM. (Я использую scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Я не могу найти ничего в документации, в которой конкретно указано, как эти веса рассчитываются...

Являются ли Pandas, Statsmodels и Scikit-learn разными реализациями машинного обучения / статистических операций, или они дополняют друг друга? Какой из них обладает наиболее полной функциональностью? Какой из них активно разрабатывается и / или поддерживается? Я должен осуществить логистическую...

Я пытаюсь понять, почему вывод из логистической регрессии этих двух библиотек дает разные результаты. Я использую набор данных из учебника UCLA idre , прогнозирование admitна основе gre, gpaи rank. rankрассматривается как категориальная переменная, поэтому сначала она преобразуется в фиктивную...

Ниже приведен пример, извлеченный из документации sklearn.metrics.classification_report. Что я не понимаю, так это то, почему существуют значения f1-показателя, точности и отзыва для каждого класса, где я считаю, что класс является меткой предиктора? Я думал, что оценка f1 говорит вам об общей...

Я пытаюсь использовать scikit-learn для полиномиальной регрессии. Из того, что я прочитал, полиномиальная регрессия является частным случаем линейной регрессии. Я прыгал, что, возможно, одна из обобщенных линейных моделей Scikit может быть параметризована для соответствия полиномам более высокого...

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

Является ли средняя точность (AP) областью под кривой точного восстановления (AUC PR-кривой)? РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот некоторые комментарии о разнице в PR AUC и AP. AUC получается путем трапецеидальной интерполяции точности. Альтернативным и обычно почти эквивалентным показателем является Средняя...

Я пытаюсь решить регрессионную задачу. Я обнаружил, что 3 модели прекрасно работают для разных подмножеств данных: LassoLARS, SVR и Gradient Tree Boosting. Я заметил, что когда я делаю прогнозы, используя все эти 3 модели, а затем составляю таблицу «истинного результата» и выходных данных моих 3...

Я использовал Линейный Дискриминантный Анализ (LDA) из scikit-learnбиблиотеки машинного обучения (Python) для уменьшения размерности, и мне было немного интересно узнать о результатах. Теперь мне интересно, что scikit-learnделает LDA , чтобы результаты выглядели иначе, чем, например, ручной подход...

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Как мы можем рассчитать среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) наших прогнозов, используя Python и...

Я что-то неправильно понимаю. Это мой код используя sklearn 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 =...

Насколько я понимаю, даже при соблюдении процедур перекрестной проверки и выбора модели может произойти переоснащение , если поискать модель будет достаточно сложно , если только он не налагает ограничения на сложность модели, период. Более того, часто люди пытаются узнать штрафы за сложность...

Я тестирую разные классификаторы на наборе данных, где есть 5 классов, и каждый экземпляр может принадлежать одному или нескольким из этих классов, поэтому я использую, в частности, многокомпонентные классификаторы scikit-learn sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Теперь я хочу выполнить...

Я пытаюсь понять, как работает XGBoost. Я уже понимаю, как деревья с градиентным ускорением работают на Python sklearn. Что мне не ясно, так это то, работает ли XGBoost таким же образом, но быстрее, или если между ним и реализацией python есть фундаментальные различия. Когда я читаю эту статью...

Я пытаюсь создать классификатор с несколькими метками, чтобы назначать темы для существующих документов с помощью scikit. Я обрабатываю свои документы, пропускаю их через TfidfVectorizerярлыки MultiLabelBinarizerи создаю в OneVsRestClassifierкачестве SGDClassifierоценщика. Однако при тестировании...

Я экспериментирую со случайными лесами с помощью scikit-learn, и я получаю отличные результаты моего тренировочного набора, но относительно плохие результаты на моем тестовом наборе ... Вот проблема (по мотивам покера), которую я пытаюсь решить: с учетом карманных карт игрока А, карманных карт...

Я использую Python Scikit-Learn для обучения и проверки логистической регрессии. scikit-learn возвращает коэффициенты регрессии независимых переменных, но не предоставляет стандартных ошибок коэффициентов. Мне нужны эти стандартные ошибки для вычисления статистики Вальда для каждого коэффициента и,...

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . До сих пор я удалял коллинеарные переменные как часть процесса подготовки данных, просматривая...