我试图解决thisproblem6inthisnotebook.问题是使用来自sklearn.linear_model的LogisticRegression模型，使用50、100、1000和5000个训练样本来训练一个简单的模型。lr=LogisticRegression()lr.fit(train_dataset,train_labels)这是我试图做的代码，它给了我错误。ValueError:Foundarraywithdim3.Estimatorexpected有什么想法吗？ 最佳答案 scikit-learn期望fit的训练

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭6年前。Improvethisquestion我有一个数字识别程序，并且我已经安装了NumPy和OpenCv库。但是，我还需要安装sklearn库。请帮我弄清楚如何在我的系统上安装它。 最佳答案 pipinstallnumpyscipyscikit-learn如果您没有pip，请使用安装它pythonget-pip.py从followinglink

从标题我想知道两者之间有什么区别StratifiedKFold带参数shuffle=TrueStratifiedKFold(n_splits=10,shuffle=True,random_state=0)和StratifiedShuffleSplitStratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=’default’,train_size=None,random_state=0)以及使用StratifiedShuffleSplit有什么好处 最佳答案 在stratKFolds中，每个测试集都不

我正在尝试使用multilayerperceptron来自python中的scikit-learn。我的问题是，导入不起作用。scikit-learn的所有其他模块都运行良好。fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierImportError:cannotimportnameMLPClassifier我在VisualStudio2015中使用Python环境Python64位3.4。我在控制台上安装了sklearn:condainstallscikit-learn我还安装了numpy和pandas。在出现上述错误后，我还安装了scikit-

我正在尝试使用Sklearn的TfidfVectorizer对象获取单个文档的tf-idf向量。我根据一些训练文档创建了一个词汇表，并使用fit_transform来训练TfidfVectorizer。然后，我想找到任何给定测试文档的tf-idf向量。fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerself.vocabulary="alistofwordsIwanttolookforinthedocuments".split()self.vect=TfidfVectorizer(sublinear_tf=True,max_

我想将缩放(使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler())应用到pandas数据帧。以下代码返回一个numpy数组，因此我丢失了所有列名和索引。这不是我想要的。features=df[["col1","col2","col3","col4"]]autoscaler=StandardScaler()features=autoscaler.fit_transform(features)我在网上找到的一个“解决方案”是:features=features.apply(lambdax:autoscaler.fit_transform(x))它似乎有效，但会

我正在尝试使用AgglomerativeClustering提供的children_属性构建树状图，但到目前为止我运气不佳。我不能使用scipy.cluster因为scipy中提供的凝聚集群缺少一些对我很重要的选项(例如指定集群数量的选项)。我将非常感谢那里的任何建议。importsklearn.clusterclstr=cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=2)clusterer.children_ 最佳答案 这里是simplefunction用于从sklearn获取层次聚类模型并使

我目前正在为文本文章设计推荐系统(“有趣”或“不有趣”的二元案例)。我的规范之一是它应该不断更新以适应不断变化的趋势。据我所知，最好的方法是使用支持增量的机器学习算法/onlinelearning.Perceptron和Winnow等算法支持在线学习，但我不完全确定支持向量机。scikit-learnpython库是否支持在线学习？如果支持，支持向量机是可以利用它的算法之一吗？我显然并不完全依赖于使用支持向量机，但由于它们的全面性能，它们通常是二进制分类的首选算法。我愿意改变任何最终最适合的方式。 最佳答案 虽然SVM的在线算法确实

假设我有一个分类特征，颜色，它采用值['红色'，'蓝色'，'绿色'，'橙色']，我想用它来预测随机森林中的某些东西。如果我对其进行一次热编码(即我将其更改为四个虚拟变量)，我如何告诉sklearn这四个虚拟变量实际上是一个变量？具体来说，当sklearn随机选择要在不同节点上使用的特征时，它应该包括红色、蓝色、绿色和橙色的假人，或者不应该包括任何一个。我听说没有办法做到这一点，但我想必须有一种方法来处理分类变量，而不是将它们任意编码为数字或类似的东西。 最佳答案 不，没有。某人的workingonthis并且补丁可能有一天会合并到主

有几篇关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树的帖子，但是从Sklearn文档中，我们得到了这些Someadvantagesofdecisiontreesare:(...)Abletohandlebothnumericalandcategoricaldata.Othertechniquesareusuallyspecializedinanalyzingdatasetsthathaveonlyonetypeofvariable.Seethealgorithmsformoreinformation.但运行以下脚本importpandasaspdfromsklearn.treeimpor