在sklearn中构建随机森林的kwargs之一是"verbose".文档说它Controlstheverbosityofthetreebuildingprocess网上查了下还是不太明白这是什么意思。 最佳答案 关键字参数的冗长通常意味着为任务显示更多“冗长”的信息。在这种情况下，对于机器学习，通过将verbose设置为更高的数字(2vs1)，您可能会看到有关树构建过程的更多信息。查看anothermachinelearningapplication的详细设置可能有助于理解原理。 关于
我有三个数据框，每个数据框都使用MinMaxScaler()单独缩放。defscale_dataframe(values_to_be_scaled)values=values_to_be_scaled.astype('float64')scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))scaled=scaler.fit_transform(values)returnscaledscaled_values=[]foriinrange(0,num_df):scaled_values.append(scale_dataframe(df[i].values))我遇
我希望能够在sklearn的RandomizedSearchCV构造中使用管道。但是现在我认为只支持估算器。这是我希望能够执行的操作的示例:importnumpyasnpfromsklearn.grid_searchimportRandomizedSearchCVfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.pipelineimportPipeline#getsomedatairis=load_di
这个问题在这里已经有了答案:Usingsklearncross_val_scoreandkfoldstofitandhelppredictmodel(1个回答)关闭11个月前。社区在11个月前审查了是否重新打开这个问题，然后将其关闭:原始关闭原因未解决我在python中创建了以下函数:defcross_validate(algorithms,data,labels,cv=4,n_jobs=-1):print"Crossvalidationusing:"foralg,predictorsinalgorithms:printalgprint#Computetheaccuracyscoref
我在具有非连续行索引的df(数据框)上使用python中sklearn包中的kfold函数。这是代码:kFold=KFold(n_splits=10,shuffle=True,random_state=None)fortrain_index,test_indexinkFold.split(dfNARemove):...我得到一些在我的df中不存在的train_index或test_index。我能做什么？ 最佳答案 kFold迭代器为您生成DataFrame的训练和验证对象的位置索引，而不是它们的非连续索引。您可以使用.ilocpa
在sklearn的多项式特征方面需要帮助。它适用于一个功能，但每当我添加多个功能时，它还会在数组中输出一些值，除了提升到度数的值之外。例如:对于这个数组，X=np.array([[230.1,37.8,69.2]])当我尝试X_poly=poly.fit_transform(X)输出[[1.00000000e+002.30100000e+023.78000000e+016.92000000e+015.29460100e+048.69778000e+031.59229200e+041.42884000e+032.61576000e+034.78864000e+03]]在这里，8.6977
我正在使用下面的代码从sklearn库中保存RandomForestClassifier模型withopen('/tmp/rf.model','wb')asf:cPickle.dump(RF_model,f)它占用了我硬盘上的大量空间。模型中只有50棵树，但它占用了超过50MB的磁盘空间(分析的数据集约为20MB，具有21个特征)。有人知道为什么吗？我观察到ExtraTreesClassifier的类似行为。编辑:射频参数:"n_estimators":50,"max_features":0.2,"min_samples_split":20,"criterion":"gini","mi
我遇到了一个问题，我想测试多个模型，这些模型并不都具有相同的命名参数。您将如何在RandomizedSearchCV中为管道使用参数列表，就像您可以在本示例中使用GridSearchCV一样？示例来自:https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/compose/plot_compare_reduction.htmlimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimportG
我正在尝试实现scikit-learn的PolynomialFeatures作为TensorFlow和Keras中前馈神经网络的一层。为了简单起见，我将给出一个使用NumPy数组的示例。如果一个batch有3个样本，某一层的activations等于(3,2)形矩阵>>>X=np.arange(0,6).reshape(2,3)>>>Xarray([[0,1],[2,3],[4,5]])然后我希望下一层的激活等于X的2次多项式特征展开:>>>fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures>>>PolynomialFeatures(de
我正在尝试安装sklearn-pandas。我的尝试:easy_installsklearn-pandas我得到结果:ThepackagesetupscripthasattemptedtomodifyfilesonyoursystemthatarenotwithintheEasyInstallbuildarea,andhasbeenaborted.ThispackagecannotbesafelyinstalledbyEasyInstall,andmaynotsupportalternateinstallationlocationsevenifyourunitssetupscriptb
