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
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
我正在使用词袋对文本进行分类。它运作良好，但我想知道如何添加一个不是单词的功能。这是我的示例代码。importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train=
我正在使用词袋对文本进行分类。它运作良好，但我想知道如何添加一个不是单词的功能。这是我的示例代码。importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train=
我正在为二元分类问题构建一个模型，其中我的每个数据点都是300个维度(我使用了300个特征)。我正在使用sklearn的PassiveAggressiveClassifier。该模型表现非常好。我想绘制模型的决策边界。我该怎么做？为了了解数据，我使用TSNE在2D中绘制它。我分两步减少了数据的维度——从300到50，然后从50到2(这是一个常见的建议)。下面是相同的代码片段:fromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDX_Train_reduced=TruncatedSVD(n_com
我正在为二元分类问题构建一个模型，其中我的每个数据点都是300个维度(我使用了300个特征)。我正在使用sklearn的PassiveAggressiveClassifier。该模型表现非常好。我想绘制模型的决策边界。我该怎么做？为了了解数据，我使用TSNE在2D中绘制它。我分两步减少了数据的维度——从300到50，然后从50到2(这是一个常见的建议)。下面是相同的代码片段:fromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDX_Train_reduced=TruncatedSVD(n_com
我正在努力完成一项相当简单的任务。我有一个浮点向量，我想用它来拟合具有两个高斯内核的高斯混合模型:fromsklearn.mixtureimportGMMgmm=GMM(n_components=2)gmm.fit(values)#valuesisnumpyvectoroffloats我现在想为我创建的混合模型绘制概率密度函数，但我似乎找不到任何关于如何执行此操作的文档。我应该如何最好地进行？编辑:Here是我拟合的数据向量。下面是我如何做事的更详细示例:fromsklearn.mixtureimportGMMfrommatplotlib.pyplotimport*importnump
我正在努力完成一项相当简单的任务。我有一个浮点向量，我想用它来拟合具有两个高斯内核的高斯混合模型:fromsklearn.mixtureimportGMMgmm=GMM(n_components=2)gmm.fit(values)#valuesisnumpyvectoroffloats我现在想为我创建的混合模型绘制概率密度函数，但我似乎找不到任何关于如何执行此操作的文档。我应该如何最好地进行？编辑:Here是我拟合的数据向量。下面是我如何做事的更详细示例:fromsklearn.mixtureimportGMMfrommatplotlib.pyplotimport*importnump
