scikit-learn adalah pustaka pembelajaran mesin untuk Python yang menyediakan alat sederhana dan efisien untuk analisis data dan penambangan data, dengan fokus pada pembelajaran mesin. Ini dapat diakses oleh semua orang dan dapat digunakan kembali dalam berbagai konteks. Itu dibangun di atas NumPy dan SciPy. Proyek ini open source dan dapat digunakan secara komersial (lisensi BSD).
Saya mencoba menggunakan scikit-learn's LabelEncoderuntuk menyandikan panda DataFramelabel string. Karena kerangka data memiliki banyak (50+) kolom, saya ingin menghindari membuat LabelEncoderobjek untuk setiap kolom; Saya lebih suka hanya memiliki satu LabelEncoderobjek besar yang berfungsi di...
Saya ingin memiliki norma satu array NumPy. Lebih khusus lagi, saya mencari versi yang setara dari fungsi ini def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm Apakah ada sesuatu seperti itu di dalam skearnatau numpy? Fungsi ini berfungsi dalam situasi di...
Bagaimana cara menyimpan classifier Naive Bayes yang terlatih ke disk dan menggunakannya untuk memprediksi data? Saya memiliki program sampel berikut dari situs scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb =...
Saya menggunakan python 2.7 di Ubuntu 14.04. Saya menginstal scikit-learn, numpy dan matplotlib dengan perintah-perintah ini: sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \ python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \ ipython Tetapi ketika saya mengimpor...
Apakah mungkin untuk menentukan fungsi jarak Anda sendiri menggunakan scikit-learn K-Means
Saya tahu saya bisa mengimplementasikan fungsi root mean squared error seperti ini: def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean()) Apa yang saya cari jika fungsi rmse ini diimplementasikan di perpustakaan di suatu tempat, mungkin di scipy atau...
Saya memiliki kerangka data panda dan saya ingin membaginya menjadi 3 set terpisah. Saya tahu bahwa menggunakan train_test_split from sklearn.cross_validation, seseorang dapat membagi data dalam dua set (melatih dan menguji). Namun, saya tidak dapat menemukan solusi apa pun tentang membagi data...
Dapatkah saya mengekstrak aturan keputusan yang mendasari (atau 'jalur keputusan') dari pohon yang terlatih dalam pohon keputusan sebagai daftar tekstual? Sesuatu seperti: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Terima kasih atas bantuan
Bagaimana saya bisa menemukan nilai-p (signifikansi) dari masing-masing koefisien? lm =
Saya memiliki kesalahan ini karena mencoba memuat model SVM yang disimpan. Saya telah mencoba menghapus sklearn, NumPy dan SciPy, menginstal ulang versi terbaru secara bersamaan (menggunakan pip). Saya masih mendapatkan kesalahan ini. Mengapa? In [1]: import sklearn; print
Saya ingin menerapkan algoritma pembelajaran mesin di scikit belajar, tapi saya tidak mengerti apa yang random_statedilakukan parameter ini? Mengapa saya harus menggunakannya? Saya juga tidak bisa mengerti apa itu nomor Pseudo-acak.
Saya memiliki kerangka data panda dengan kolom tipe campuran, dan saya ingin menerapkan min_max_scaler sklearn ke beberapa kolom. Idealnya, saya ingin melakukan transformasi ini di tempat, tetapi belum menemukan cara untuk melakukan itu. Saya telah menulis kode berikut yang berfungsi: import...
Saya menggunakan sklearn dan mengalami masalah dengan propagasi afinitas. Saya telah membangun matriks masukan dan saya terus mendapatkan kesalahan berikut. ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). aku harus lari np.isnan(mat.any()) #and gets...
Saya telah memperhatikan bahwa ketika One Hot encoding digunakan pada set data tertentu (matriks) dan digunakan sebagai data pelatihan untuk algoritma pembelajaran, itu memberikan hasil yang jauh lebih baik sehubungan dengan akurasi prediksi, dibandingkan dengan menggunakan matriks asli itu sendiri...
Saya memiliki tugas klasifikasi dengan serangkaian waktu sebagai input data, di mana setiap atribut (n = 23) mewakili titik waktu tertentu. Selain hasil klasifikasi absolut, saya ingin mencari tahu, atribut / tanggal mana yang berkontribusi pada hasil sejauh mana. Karena itu saya hanya menggunakan...
Saya tidak tahu bagaimana sklearn.pipeline.Pipelinetepatnya bekerja. Ada sedikit penjelasan di dok . Misalnya apa yang mereka maksud dengan: Pipa transformasi dengan penduga akhir. Untuk memperjelas pertanyaan saya, apa itu steps? Bagaimana mereka bekerja? Sunting Berkat jawabannya, saya...
Aku harus sesuai RandomForestRegressordari sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Kode ini selalu berfungsi sampai saya membuat beberapa preprocessing data ( train_y). Pesan kesalahan...
Saya mendapatkan kesalahan berikut saat mencoba mengimpor dari sklearn: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in...
Di kotak alat sklearn-python, ada dua fungsi transformdan fit_transformtentang sklearn.decomposition.RandomizedPCA. Penjelasan dari dua fungsi tersebut adalah sebagai berikut Namun apa perbedaan diantara keduanya?
Saya mengalami banyak masalah dalam memahami bagaimana class_weightparameter dalam Regresi Logistik scikit-learn beroperasi. Situasi Saya ingin menggunakan regresi logistik untuk melakukan klasifikasi biner pada kumpulan data yang sangat tidak seimbang. Kelas diberi label 0 (negatif) dan 1...