Perpustakaan pembelajaran mesin untuk Python. Gunakan tag ini untuk setiap pertanyaan pada topik yang (a) melibatkan scikit-learn baik sebagai bagian penting dari pertanyaan atau jawaban yang diharapkan, & (b) bukan hanya tentang bagaimana menggunakan scikit-learn.
Apa strategi yang tepat untuk memisahkan dataset? Saya meminta umpan balik pada pendekatan berikut (tidak pada parameter individu seperti test_sizeatau n_iter, tetapi jika saya menggunakan X, y, X_train, y_train, X_test, dan y_testtepat dan jika urutan masuk akal): (memperluas contoh ini dari...
Ada dua cara berbeda untuk menyandikan variabel kategori. Katakanlah, satu variabel kategori memiliki nilai n . Pengkodean satu-panas mengkonversinya menjadi n variabel, sedangkan pengkodean dummy mengubahnya menjadi variabel n-1 . Jika kita memiliki variabel k kategori, masing-masing memiliki...
Saya mencoba menafsirkan bobot variabel yang diberikan dengan memasang SVM linear. (Saya menggunakan scikit-learn ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ Saya tidak dapat menemukan apa pun dalam dokumentasi yang secara khusus menyatakan...
Apakah Pandas, Statsmodels, dan Scikit-mempelajari berbagai implementasi pembelajaran mesin / statistik yang berbeda, atau apakah ini saling melengkapi satu sama lain? Manakah dari ini yang memiliki fungsi paling komprehensif? Yang mana yang dikembangkan dan / atau didukung secara aktif? Saya...
Saya mencoba memahami mengapa output dari regresi logistik kedua perpustakaan ini memberikan hasil yang berbeda. Saya menggunakan dataset dari tutorial idre UCLA , memprediksi admitberdasarkan gre, gpadan rank. rankdiperlakukan sebagai variabel kategori, jadi pertama-tama dikonversi ke variabel...
Saya memiliki contoh di bawah ini yang saya ambil dari dokumentasi sklearn's sklearn.metrics.classification_report. Apa yang saya tidak mengerti adalah mengapa ada nilai f1, nilai presisi dan recall untuk setiap kelas di mana saya percaya kelas adalah label prediktor? Saya pikir skor f1 memberi...
Saya mencoba menggunakan scikit-learning untuk regresi polinomial. Dari apa yang saya baca regresi polinomial adalah kasus khusus dari regresi linier. Saya berharap bahwa mungkin salah satu model linear umum scikit dapat diparameterisasi agar sesuai dengan polinomial berurutan lebih tinggi tetapi...
Apakah Average Precision (AP) area di bawah Precision-Recall Curve (AUC dari PR-curve)? EDIT: berikut adalah beberapa komentar tentang perbedaan dalam PR AUC dan AP. AUC diperoleh dengan interpolasi trapesium dari presisi. Metrik alternatif dan biasanya hampir setara adalah Average Precision...
Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...
Saya mencoba menyelesaikan tugas regresi. Saya menemukan bahwa 3 model bekerja dengan baik untuk subset data yang berbeda: LassoLARS, SVR dan Gradient Tree Boosting. Saya perhatikan bahwa ketika saya membuat prediksi menggunakan ketiga model ini dan kemudian membuat tabel 'output nyata' dan output...
Saya menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA) dari scikit-learnperpustakaan pembelajaran mesin (Python) untuk pengurangan dimensi dan sedikit ingin tahu tentang hasilnya. Sekarang saya bertanya-tanya apa yang dilakukan LDA scikit-learnsehingga hasilnya terlihat berbeda dari, misalnya,...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Bagaimana kita menghitung kesalahan persentase absolut...
Apakah saya salah memahami sesuatu. Ini kode saya menggunakan 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 =...
Pemahaman saya adalah bahwa bahkan ketika mengikuti prosedur validasi silang dan pemilihan model yang tepat, overfitting akan terjadi jika seseorang mencari model dengan cukup keras , kecuali jika seseorang memaksakan pembatasan pada kompleksitas model, titik. Selain itu, sering kali orang mencoba...
Saya menguji berbagai pengklasifikasi pada kumpulan data di mana terdapat 5 kelas dan setiap instance dapat menjadi milik satu atau lebih dari kelas-kelas ini, jadi saya menggunakan pengklasifikasi multi-label scikit-learn, khususnya sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Sekarang saya ingin...
Saya mencoba memahami cara kerja XGBoost. Saya sudah mengerti bagaimana gradien meningkatkan kerja pohon di Python sklearn. Yang tidak jelas bagi saya adalah apakah XGBoost bekerja dengan cara yang sama, tetapi lebih cepat, atau jika ada perbedaan mendasar antara itu dan implementasi...
Saya mencoba membangun multi-label classifier untuk menetapkan topik ke dokumen yang ada menggunakan scikit Saya sedang memproses dokumen saya melewati mereka melalui TfidfVectorizerlabel melalui MultiLabelBinarizerdan membuat OneVsRestClassifierdengan SGDClassifiersebagai penaksir. Namun ketika...
Saya bereksperimen dengan hutan acak dengan scikit-belajar dan saya mendapatkan hasil yang bagus dari set pelatihan saya, tetapi hasil yang relatif buruk pada set tes saya ... Inilah masalah (terinspirasi dari poker) yang saya coba selesaikan: Kartu hole pemain A, kartu hole pemain B dan flop (3...
Saya menggunakan scikit-belajar Python untuk melatih dan menguji regresi logistik. scikit-belajar mengembalikan koefisien regresi dari variabel independen, tetapi itu tidak memberikan kesalahan standar koefisien. Saya membutuhkan kesalahan standar ini untuk menghitung statistik Wald untuk setiap...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Sejauh ini, saya telah menghapus variabel linier sebagai...