我有一个相当大的CSV文件，其中包含我读入Pandas数据框的亚马逊评论数据。我想将数据拆分为80-20(训练测试)，但在这样做时我想确保拆分数据按比例代表一列(类别)的值，即所有不同类别的评论都出现在火车中并按比例测试数据。数据如下所示:**ReviewerID****ReviewText****Categories****ProductId**1212goodproductMobile144444251233willbuyagaindrugs3245325432notrecomendeddvd789654123我使用以下代码来执行此操作:importpandasaspdMeta=p
我有一个csv，结构是CAT1,CAT2,TITLE,URL,CONTENT,CAT1,CAT2,TITLE,CONTENT为中文。我想用X(TITLE)和特征(CAT1,CAT2)训练LinearSVC或MultinomialNB，两者都会出现此错误。下面是我的代码:PS:我通过这个例子写了下面的代码scikit-learntext_analyticsimportnumpyasnpimportcsvfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromskle
我有一个csv，结构是CAT1,CAT2,TITLE,URL,CONTENT,CAT1,CAT2,TITLE,CONTENT为中文。我想用X(TITLE)和特征(CAT1,CAT2)训练LinearSVC或MultinomialNB，两者都会出现此错误。下面是我的代码:PS:我通过这个例子写了下面的代码scikit-learntext_analyticsimportnumpyasnpimportcsvfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromskle
帖子太多了likethis关于如何提取sklearn决策树规则，但我找不到任何关于使用pandas的信息。取thisdataandmodel例如，如下#CreateDecisionTreeclassiferobjectclf=DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",max_depth=3)#TrainDecisionTreeClassiferclf=clf.fit(X_train,y_train)结果:预期:这个例子有8条规则。从左到右，注意dataframe是dfr1=(df['glucose']127.5)&(df['bmi']>28.
帖子太多了likethis关于如何提取sklearn决策树规则，但我找不到任何关于使用pandas的信息。取thisdataandmodel例如，如下#CreateDecisionTreeclassiferobjectclf=DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",max_depth=3)#TrainDecisionTreeClassiferclf=clf.fit(X_train,y_train)结果:预期:这个例子有8条规则。从左到右，注意dataframe是dfr1=(df['glucose']127.5)&(df['bmi']>28.
我最近看了一堆sklearn教程，它们都很相似，因为它们通过以下方式对拟合优度进行评分:clf.fit(X_train,y_train)clf.score(X_test,y_test)它会吐出:0.92345...或其他分数。我很好奇clf.score函数的参数或它如何对模型进行评分。我浏览了整个互联网，但似乎找不到它的文档。有人知道吗？ 最佳答案 它采用特征矩阵X_test和预期目标值y_test。X_test的预测与y_test进行比较，返回准确度(对于分类器)或R²分数(对于回归估计器)。score方法的文档字符串中非常明确地
我最近看了一堆sklearn教程，它们都很相似，因为它们通过以下方式对拟合优度进行评分:clf.fit(X_train,y_train)clf.score(X_test,y_test)它会吐出:0.92345...或其他分数。我很好奇clf.score函数的参数或它如何对模型进行评分。我浏览了整个互联网，但似乎找不到它的文档。有人知道吗？ 最佳答案 它采用特征矩阵X_test和预期目标值y_test。X_test的预测与y_test进行比较，返回准确度(对于分类器)或R²分数(对于回归估计器)。score方法的文档字符串中非常明确地
我正在尝试使用SkLearnBayesclassification.gnb=GaussianNB()gnb.set_params('sigma__0.2')gnb.fit(np.transpose([xn,yn]),y)但是我得到:set_params()takesexactly1argument(2given)现在我尝试使用这段代码:gnb=GaussianNB()arr=np.zeros((len(labs),len(y)))arr.fill(sigma)gnb.set_params(sigma_=arr)并得到:ValueError:Invalidparametersigma_f
我正在尝试使用SkLearnBayesclassification.gnb=GaussianNB()gnb.set_params('sigma__0.2')gnb.fit(np.transpose([xn,yn]),y)但是我得到:set_params()takesexactly1argument(2given)现在我尝试使用这段代码:gnb=GaussianNB()arr=np.zeros((len(labs),len(y)))arr.fill(sigma)gnb.set_params(sigma_=arr)并得到:ValueError:Invalidparametersigma_f
我在scikit-learn中有一个管道，它使用我定义的自定义转换器，如下所示:classMyPipelineTransformer(TransformerMixin):定义函数__init__,fit()andtransform()但是，当我在RandomizedSearchCV中使用管道时，出现以下错误:'MyPipelineTransformer'objecthasnoattribute'get_params'我已经在线阅读(例如下面的链接)(Python-sklearn)HowtopassparameterstothecustomizeModelTransformerclass
