这更像是一个理论问题。我正在使用scikit-learn包来执行一些NLP任务。Sklearn提供了许多方法来执行特征选择和模型参数设置。我想知道我应该先做什么。如果我使用univariatefeatureselection，很明显我应该先进行特征选择，然后使用所选特征调整估计器的参数。但是如果我想使用recursivefeatureelimination怎么办？？我应该先用gridsearch设置参数吗？使用所有原始特征然后执行特征选择？或者我应该先选择特征(使用估算器的默认参数)，然后使用所选特征设置参数？编辑我遇到了与here几乎相同的问题.到那时，还没有解决办法。有谁知道现在是
我已经通过下面的代码获得了训练集和测试集的索引。df=pandas.read_pickle(filepath+filename)kf=KFold(n_splits=n_splits,shuffle=shuffle,random_state=randomState)result=next(kf.split(df),None)#traincanbeaccessedwithresult[0]#testcanbeaccessedwithresult[1]我想知道是否有更快的方法将它们与我检索到的行索引分别分成2个数据帧。 最佳答案 你需要D
我有一个一维数字数组，想计算所有成对的欧氏距离。我有一种方法(感谢SO)通过广播执行此操作，但它效率低下，因为它计算每个距离两次。而且它的扩展性不好。这是一个示例，它通过包含1000个数字的数组给出了我想要的结果。importnumpyasnpimportrandomr=np.array([random.randrange(1,1000)for_inrange(0,1000)])dists=np.abs(r-r[:,None])我可以使用scipy/numpy/scikit-learn中最快的实现是什么，因为它必须扩展到一维数组具有>10k值的情况。注意:矩阵是对称的，所以我猜测通过解
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
我正在使用来自pandas的出色的read_csv()函数，它给出:In[31]:data=pandas.read_csv("lala.csv",delimiter=",")In[32]:dataOut[32]:Int64Index:12083entries,0to12082Columns:569entries,REGIONCtoSCALEKERdtypes:float64(51),int64(518)但是当我应用来自scikit-learn的函数时，我丢失了有关列的信息:fromsklearnimportpreprocessingpreprocessing.scale(data)给出
我正在尝试对数据集样本使用高斯混合模型。我同时使用了MLlib(与pyspark)和scikit-learn，得到了截然不同的结果，scikit-learn一个看起来更逼真。frompyspark.mllib.clusteringimportGaussianMixtureasSparkGaussianMixturefromsklearn.mixtureimportGaussianMixturefrompyspark.mllib.linalgimportVectorsScikit-learn:local=pd.DataFrame([x.asDict()forxindf.sample(0.
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
我正在使用RandomForestclassifer在scikit中学习两个类的不平衡数据集。与误报相比，我更担心假阴性。是否可以固定假阴性率(比如1%)并要求scikit以某种方式优化假阳性率？如果这个分类器不支持，是否有另一个分类器支持？ 最佳答案 我相信sklearn中类不平衡的问题可以通过使用class_weight参数来部分解决。这个参数要么是一个字典，其中每个类都被分配了一个统一的权重，要么是一个字符串，告诉sklearn如何构建这个字典。例如，将此参数设置为“自动”，将按其频率的倒数对每个类别进行加权。通过为较少出现的
我正在使用RandomForestclassifer在scikit中学习两个类的不平衡数据集。与误报相比，我更担心假阴性。是否可以固定假阴性率(比如1%)并要求scikit以某种方式优化假阳性率？如果这个分类器不支持，是否有另一个分类器支持？ 最佳答案 我相信sklearn中类不平衡的问题可以通过使用class_weight参数来部分解决。这个参数要么是一个字典，其中每个类都被分配了一个统一的权重，要么是一个字符串，告诉sklearn如何构建这个字典。例如，将此参数设置为“自动”，将按其频率的倒数对每个类别进行加权。通过为较少出现的
