我有一个用于分类的数据集，其中包含3个类标签[0,1,2]。我想运行交叉验证并尝试多个估算器，但我只对1类和2类的精度评分感兴趣。我不关心0类的精度，我不希望它的评分摆脱CV优化。我也不关心任何类(class)的记忆。换句话说，我想确保无论何时预测1或2，它都具有很高的置信度。所以问题是，我如何运行cross_val_score并告诉其评分函数忽略0类精度？更新:根据已接受的答案，这是一个示例答案代码:defcustom_precision_score(y_true,y_pred):precision_tuple,recall_tuple,fscore_tuple,support_tu
我正在使用Python2.7中sklearn包中的TfidfTransformer。当我对这些论点感到满意时，我对use_idf变得有点困惑，如:TfidfVectorizer(use_idf=False).fit_transform()到底是什么use_idf什么时候做假或真？由于我们正在生成一个稀疏Tfidf矩阵，因此有一个参数来选择一个稀疏Tfidf矩阵是没有意义的；这似乎是多余的。Thispost很有趣，但似乎没有搞定。documentation只说，Enableinverse-document-frequencyreweighting，这不是很有启发性。任何评论表示赞赏。编辑
我按照这些instructions在Ubuntu上成功安装了scikit-learn.但是，当我运行使用它的程序时出现此错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"begueradj.py",line10,infromsklearn.preprocessingimportnormalizeImportError:Nomodulenamedsklearn.preprocessing我该如何解决这个问题？ 最佳答案 您链接到的教程中给出的说明对于Ubuntu14.04已过时。Ubuntu14.04包名为p
我认为函数TfidfVectorizer没有正确计算IDF因子。例如，从tf-idffeatureweightsusingsklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer复制代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizercorpus=["Thisisverystrange","Thisisverynice"]vectorizer=TfidfVectorizer(use_idf=True,#utilizaoidfcomopeso,fazendotf*idfnorm=Non
我试图在Sklearn中使用PCA来减少一个非常大的矩阵的维数，但它会产生内存错误(所需的RAM超过128GB)。我已经设置了copy=False并且我正在使用计算成本较低的随机PCA。有解决办法吗？如果不是，我可以使用哪些其他需要更少内存的暗淡减少技术。谢谢。更新:我尝试PCA的矩阵是一组特征向量。它来自通过预训练的CNN传递一组训练图像。矩阵是[300000,51200]。尝试的PCA组件:100到500。我想降低它的维度，以便我可以使用这些功能来训练ML算法，例如XGBoost。谢谢。 最佳答案 最后，我使用了Truncate
我想学习机器学习，偶然发现了youtubesiraj和他的Udacity视频，想尝试学习一些东西。他的引用视频:https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&index=1&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3在他的视频中，他导入并读取了一个txt文件，但是当我尝试重新创建txt文件时，它无法正确读取。相反，我尝试使用相同的数据创建一个pandas数据框并对其执行线性回归/预测，但随后出现以下错误。发现样本数量不一致的输入变量:[1,16]和一些关于传递一维数组的内容，我需要reshape它们。然后当我
我有以下代码importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdf.columns=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']df.dropna(how="all",inplace=True)#dropstheemptylineatfile-endX=df.ix[:,0:4].valuesy=df.ix[:,4].values接下来我缩放数据并获取平均值:X_std=StandardScaler().fit_tra
为了进行适当的CV，建议使用管道，以便可以将相同的转换应用于CV中的每个折叠。我可以通过使用sklearn.preprocessing.FunctionTrasformer或通过subclassingsklearn.base.TransformerMixin来定义自定义转换。推荐的方法是哪一种？为什么？ 最佳答案 这完全取决于您，两者或多或少会达到相同的结果，只是您编写代码的方式不同。例如，在使用sklearn.preprocessing.FunctionTransformer时，您可以简单地定义要使用的函数并像这样直接调用它(co
操作系统:macos优胜美地python:2.7.6--64位安装:numpy、scipy、matplotlib、Nose我收到以下错误。>>>fromsklearn.datasetsimportload_irisTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:Nomodulenamedsklearn.datasets$pipinstall--user--install-option="--prefix="-Uscikit-learnRequirementalreadyup-to-date:scikit-learnin/
我定义了一个回归量如下:nn1=Regressor(layers=[Layer("Rectifier",units=150),Layer("Rectifier",units=100),Layer("Linear")],regularize="L2",#dropout_rate=0.25,learning_rate=0.01,valid_size=0.1,learning_rule="adagrad",verbose=False,weight_decay=0.00030,n_stable=10,f_stable=0.00010,n_iter=200)我在k折交叉验证中使用这个回归器。为了
