我想用scikit-learn模块(http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html)实现一个KNeighborsClassifier我从我的图像中检索坚固性、伸长率和Humoments特征。我如何准备这些数据以进行培训和验证？我必须为我从图像中检索到的每个对象创建一个包含3个特征[Hm,e,s]的列表(从1个图像中有更多对象)？我读了这个例子(http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.nei
我正在尝试使用sklearn.metrics.roc_auc_score使用以下方法计算ROC曲线下的面积:roc_auc=sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,predicted)其中actual是一个带有真实分类标签的二元向量，predicted是一个带有我的分类器预测的分类标签的二元向量。但是，我得到的roc_auc的值与准确度值(标签被正确预测的样本的比例)完全相似。这不是一次性的事情。我在不同的参数值上尝试我的分类器，每次我都得到相同的结果。我在这里做错了什么？ 最佳答案 这是因为您传递
问题是，仅更改tf.train.AdamOptimizer中的learning_rate参数是否真的会导致行为发生任何变化:假设代码如下所示:myLearnRate=0.001...output=tf.someDataFlowGraphtrainLoss=tf.losses.someLoss(output)trainStep=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=myLearnRate).minimize(trainLoss)withtf.Session()assession:#firsttrainstepsession.run(trainStep,
我正在经历这个oddsratiosinlogisticregressiontutorial，并试图用scikit-learn的逻辑回归模块得到完全相同的结果。使用下面的代码，我可以获得系数和截距，但我找不到找到教程中列出的模型的其他属性的方法，例如log-likelyhood、OddsRatio、Std。Err.,z,P>|z|,[95%Conf.间隔]。如果有人能告诉我如何用sklearn包计算它们，我将不胜感激。importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionurl='https://stats.idr
我不明白为什么在运行此代码时会出现错误KeyError:'[135113521353...135001350113502]notinindex':cv=KFold(n_splits=10)fortrain_index,test_indexincv.split(X):f_train_X,f_valid_X=X[train_index],X[test_index]f_train_y,f_valid_y=y[train_index],y[test_index]我使用X(一个Pandas数据框)来拆分Icv.split(X)。X.shapey.shapeOut:(13503,17)Out:(1
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭3年前。Improvethisquestion这些库可以完全互换吗？看这里，https://stackshare.io/stackups/keras-vs-pytorch-vs-scikit-learn，似乎主要区别在于底层框架(至少对于PyTorch而言)。
我正在写一个网页分类器，所以我混合了数字特征，我也想对文本进行分类。我正在使用词袋方法将文本转换为(大)数值向量。代码最终是这样的:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerimportnumpyasnpnumerical_features=[[1,0],[1,1],[0,0],[0,1]]corpus=['Thisisthefirstdocument.','Thisisthesecondseconddo
我使用scikit-learn的LDA函数做了一些LDA，我注意到在我的结果图中，LD之间存在非零相关性。fromsklearn.ldaimportLDAsklearn_lda=LDA(n_components=2)transf_lda=sklearn_lda.fit_transform(X,y)这很令人担忧，所以我回去使用Iris数据集作为引用。我还在scikit文档中找到了相同的非零相关LDA图，我可以重现它。无论如何，给你一个大概的样子左上图:这里显然有问题左下角的图:这是基于原始数据的，不是正确的方法，而是一种复制scikit结果的尝试右上角和右下角的绘图:这就是它的实际外观。
我关注了TensorflowReadingData指南以TFRecord的形式获取我的应用程序数据，并在我的输入管道中使用TFRecordReader来读取此数据。我现在正在阅读有关使用skflow/tf.learn的指南构建一个简单的回归器，但我看不到如何通过这些工具使用我的输入数据。在以下代码中，应用程序在调用regressor.fit(..)时失败，出现ValueError:settinganarrayelementwithasequence.。错误:Traceback(mostrecentcalllast):File".../tf.py",line138,inrun()File
最近，我阅读了很多关于使用神经网络进行Q学习的文章，并考虑更新发电厂锅炉中现有的旧优化系统，该系统由一个简单的前馈神经网络组成，可以近似许多感官输入的输出。然后将输出链接到基于线性模型的Controller，该Controller以某种方式再次输出最佳操作，以便整个模型可以收敛到所需的目标。识别线性模型是一项耗时的任务。我考虑过用Q函数的神经网络逼近来整修无模型Q学习。我画了一张图问你我走对不对。我的问题:如果你认为我很好地理解了这个概念，我的训练集是否应该由一侧的状态特征向量和Q_target-Q_current组成(这里我'我假设奖励越来越多)以迫使整个模型朝着目标前进，还是我遗漏
