在使用cross_validation.KFold(n,n_folds=folds)之后，我想访问用于训练和测试单折的索引，而不是遍历所有折。让我们来看示例代码:fromsklearnimportcross_validationX=np.array([[1,2],[3,4],[1,2],[3,4]])y=np.array([1,2,3,4])kf=cross_validation.KFold(4,n_folds=2)>>>print(kf)sklearn.cross_validation.KFold(n=4,n_folds=2,shuffle=False,random_state=No
我正在尝试使用UCI存储库中的汽车评估数据集，我想知道是否有一种方便的方法可以在sklearn中对分类变量进行二值化。一种方法是使用LabelBinarizer的DictVectorizer但这里我得到k不同的特征，而你应该只有k-1以避免共线性化。我想我可以编写自己的函数并删除一列，但是这种簿记很乏味，有没有一种简单的方法可以执行此类转换并得到一个稀疏矩阵？ 最佳答案 如果您的数据是pandasDataFrame，那么您可以简单地调用get_dummies。假设您的数据框是df，并且您希望每个级别的变量“键”都有一个二进制变量。您
我正在使用sklearn包中的LogisticRegression，并且有一个关于分类的快速问题。我为我的分类器构建了一条ROC曲线，结果证明我的训练数据的最佳阈值约为0.25。我假设创建预测时的默认阈值是0.5。在进行10折交叉验证时，如何更改此默认设置以了解我的模型的准确性？基本上，我希望我的模型为大于0.25而不是0.5的任何人预测“1”。我一直在查看所有文档，但似乎一无所获。 最佳答案 我想给出一个实际的答案fromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.mo
我正在尝试将PCA应用于巨大的稀疏矩阵，在以下链接中它说sklearn的randomizedPCA可以处理scipy稀疏格式的稀疏矩阵。ApplyPCAonverylargesparsematrix但是，我总是出错。有人可以指出我做错了什么。输入矩阵“X_train”包含float64格式的数字:>>>type(X_train)>>>X_train.shape(2365436,1617899)>>>X_train.ndim2>>>X_train[0]'with81storedelementsinCompressedSparseRowformat>我正在尝试:>>>fromsklearn
我正在尝试为一个简短的机器学习算法运行以下代码:importreimportargparseimportcsvfromcollectionsimportCounterfromsklearnimportdatasetsimportsklearnfromsklearn.datasetsimportfetch_mldatadataDict=datasets.fetch_mldata('MNISTOriginal')在这段代码中，我试图通过sklearn读取mldata.org上的数据集“MNISTOriginal”。这会导致以下错误(有更多行代码，但我在这一行遇到错误):Traceback(
我使用sklearn.OneHotEncoder编码了我的分类数据并将它们喂给随机森林分类器。一切似乎都正常，我得到了我的预测输出。有没有办法反转编码并将我的输出转换回其原始状态？ 最佳答案 解决这个问题的一个很好的系统方法是从一些测试数据开始，然后通过sklearn.OneHotEncoder源与它。如果您不太关心它是如何工作的，只是想要一个快速的答案，请跳到底部。X=np.array([[3,10,15,33,54,55,78,79,80,99],[5,1,3,7,8,12,15,19,20,8]]).Tn_values_Lin
当我关注网站(https://www.kaggle.com/wiki/GettingStartedWithPythonForDataScience)并输入pythonmakeSubmission.py时，我收到以下错误消息:ImportError:Nomodulenamedsklearn我想我已经成功安装了以下内容:适用于Windows的Python3.4sciPy、NumPy和matplotlib安装工具scikit学习PyCharm然后我打开“Python3.4命令行”并输入importsys;print(sys.__path__)，但我收到了消息Traceback(mostrec
我对sklearn中的管道很陌生，我遇到了这个问题:我有一个混合了文本和数字的数据集，即某些列只有文本，其余列有整数(或float)。我想知道是否可以构建一个管道，例如在文本特征上调用LabelEncoder()并在数字列上调用MinMaxScaler()。我在网络上看到的示例主要指向在整个数据集上使用LabelEncoder()，而不是在选定的列上使用。这可能吗？如果是这样，将不胜感激。 最佳答案 我通常采用的方法是使用FeatureUnion，使用FunctionTransformer提取相关列。重要提示:您必须使用def定义您
我有一个模型，我正在尝试使用sklearn中的LogisticRegression构建，该模型具有几千个特征和大约60,000个样本。我正在尝试拟合模型，它现在已经运行了大约10分钟。我运行它的机器有数GB的RAM和几个内核可供使用，我想知道是否有任何方法可以加快进程编辑这台机器有24个内核，这里是top的输出以给出内存的概念Processes:94total,8running,3stuck,83sleeping,583threads20:10:19LoadAvg:1.49,1.25,1.19CPUusage:4.34%user,0.68%sys,94.96%idleSharedLib
我使用scikit-learn训练了一个ExtraTreesClassifier(gini指数)，它非常适合我的需要。准确性不太好，但使用10折交叉验证，AUC为0.95。我想在我的工作中使用这个分类器。我是ML的新手，所以如果我问你一些概念上的错误，请原谅我。我绘制了一些ROC曲线，据此，我似乎有一个特定的阈值，我的分类器开始表现良好。我想在拟合分类器上设置这个值，所以每次我调用预测时，分类器都会使用该阈值，我可以相信FP和TP率。我也看到了这篇文章(scikit.predict()defaultthreshold)，其中指出阈值不是分类器的通用概念。但由于ExtraTreesCla
