机器学习-Sklearn-13（回归类大家族-下——非线性问题：多项式回归(多项式变换后形成新特征矩阵)）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念在机器学习和统计学中，甚至在我们之前的课程中，我们无数次提到”线性“这个名词。首先我们本周的算法就叫做”线性回归“，而在支持向量机中，我们也曾经提到最初的支持向量机只能够分割线性可分的数据，然后引入了”核函数“来帮助我们分类那些非线性可分的数据。我们也曾经说起过，比如说决策树，支持向量机是”非线性“模型。所有的这些概念，让我们对”线性“这个词非常熟悉，却又非常陌生——因为我们并不知道它的真实含义。在这一小节，我将来为大家重塑线性的概念
我已经开始在我的工作中使用sckikit-learn。所以我正在通过tutorial它给出了加载一些数据集的标准程序:$python>>>fromsklearnimportdatasets>>>iris=datasets.load_iris()>>>digits=datasets.load_digits()但是，为了方便起见，我尝试通过以下方式加载数据:In[1]:importsklearnIn[2]:iris=sklearn.datasets.load_iris()但是，这会引发以下错误:------------------------------------------------
我想估算pandasDataFrame上的所有列...我能想到的唯一方法是逐列如下所示...有没有一种操作可以让我在不遍历列的情况下估算整个DataFrame？#!/usr/bin/pythonfromsklearn.preprocessingimportImputerimportnumpyasnpimportpandasaspd#Imputerfill_NaN=Imputer(missing_values=np.nan,strategy='mean',axis=1)#Model1DF=pd.DataFrame([[0,1,np.nan],[2,np.nan,3],[np.nan,2,
我一直在尝试使用带有REALDATA的PyMC3实现贝叶斯线性回归模型(即不是来自线性函数+高斯噪声)来自sklearn.datasets中的数据集。我选择了形状为(442,10)的属性数量最少的回归数据集(即load_diabetes())；即442个样本和10个属性。我相信我的模型工作正常，后验看起来足够好，可以尝试和预测以弄清楚这些东西是如何工作的，但是......我意识到我不知道如何使用这些贝叶斯模型进行预测!我试图避免使用glm和patsy表示法，因为我很难理解使用它时实际发生了什么。我尝试了以下操作:Generatingpredictionsfrominferredpara
我正在使用sickit-learn来调整模型的超参数。我正在使用管道将预处理与估计器链接起来。我的问题的一个简单版本如下所示:importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportmake_pipelinefromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressiongrid=GridSearchCV(make_pipeline(StandardS
我已经安装了一个创建的virtualenvmachinelearn并在那个环境中安装了一些python模块(pandas、scipy和sklearn)。当我运行jupyternotebook时，我可以在我的笔记本中导入pandas和scipy-但是，当我尝试导入sklearn时，我收到以下错误消息:importsklearn---------------------------------------------------------------------------ImportErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1import
sklearn中的逻辑回归类带有L1和L2正则化。如何关闭正则化以获得“原始”逻辑拟合，例如Matlab中的glmfit？我想我可以设置C=largenumber但我不认为这是明智的。更多详情参见文档http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression 最佳答案 是的，选择尽可能大的数字。在正则化中，代价函数包含一个正则化
有没有办法使用sklearn.model_selection.train_test_split保留训练集中特定列的所有唯一值。让我举个例子。我知道的最常见的矩阵分解问题是预测用户在NetflixChallenge中所说的电影评分。或Movielens数据集。现在这个问题并不真正围绕任何单一的矩阵分解方法，但在可能的范围内，有一个小组将只对已知的用户和项目组合进行预测。例如，在Movielens100k中，我们有943个独立用户和1682个独立电影。如果我们使用train_test_split即使train_size比率很高(比如0.9)，唯一用户和电影的数量也不会相同。这带来了一个问题
我想导入sklearn但显然没有模块:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'我正在使用Anaconda和Python3.6.1;我到处检查了，但仍然找不到答案。当我使用命令时:condainstallscikit-learn这不应该只是工作吗？anaconda在哪里安装包？我正在检查我的python库中的框架，并且没有关于sklearn只有numpy和scipy的内容。请帮忙，我不熟悉使用python包，尤其是通过anaconda。 最佳答案 您可以只使用pip来安装包，即使您使用的是a
我正在用python中的sklearn逻辑回归解决分类问题。我的问题是一般/通用问题。我有一个包含两个类/结果(正/负或1/0)的数据集，但该数据集非常不平衡。有约5%的阳性和约95%的阴性。我知道有很多方法可以处理这样的不平衡问题，但没有找到一个很好的解释来说明如何使用sklearn包正确实现。到目前为止，我所做的是通过选择具有正面结果的条目和随机选择的相同数量的负面条目来构建平衡的训练集。然后我可以将模型训练到这个集合，但我不知道如何修改模型以处理原始不平衡的总体/集合。执行此操作的具体步骤是什么？我翻遍了sklearn文档和示例，但没有找到很好的解释。
