我正在使用scikit-learn进行一些数据分析，我的数据集有一些缺失值(由NA表示)。我用genfromtxt和dtype='f8'加载数据，然后开始训练我的分类器。RandomForestClassifier和GradientBoostingClassifier对象的分类很好，但使用sklearn.svm中的SVC会导致以下错误:probas=classifiers[i].fit(train[traincv],target[traincv]).predict_proba(train[testcv])File"C:\Python27\lib\site-packages\sklear
我正在使用scikit-learn进行一些数据分析，我的数据集有一些缺失值(由NA表示)。我用genfromtxt和dtype='f8'加载数据，然后开始训练我的分类器。RandomForestClassifier和GradientBoostingClassifier对象的分类很好，但使用sklearn.svm中的SVC会导致以下错误:probas=classifiers[i].fit(train[traincv],target[traincv]).predict_proba(train[testcv])File"C:\Python27\lib\site-packages\sklear
我手头的基本任务是a)读取一些制表符分隔的数据。b)做一些基本的预处理c)对于每个分类列，使用LabelEncoder创建一个映射。这有点像这样mapper={}#ConvertingCategoricalDataforxincategorical_list:mapper[x]=preprocessing.LabelEncoder()forxincategorical_list:df[x]=mapper[x].fit_transform(df.__getattr__(x))其中df是pandas数据框，categorical_list是需要转换的列标题列表。d)训练分类器并使用pick
我手头的基本任务是a)读取一些制表符分隔的数据。b)做一些基本的预处理c)对于每个分类列，使用LabelEncoder创建一个映射。这有点像这样mapper={}#ConvertingCategoricalDataforxincategorical_list:mapper[x]=preprocessing.LabelEncoder()forxincategorical_list:df[x]=mapper[x].fit_transform(df.__getattr__(x))其中df是pandas数据框，categorical_list是需要转换的列标题列表。d)训练分类器并使用pick
我用过sklearn.preprocessing.OneHotEncoder要转换一些数据，输出是scipy.sparse.csr.csr_matrix如何将其与其他列一起合并回原始数据框？我尝试使用pd.concat但我得到了TypeError:cannotconcatenateanon-NDFrameobject谢谢 最佳答案 如果A是csr_matrix，可以使用.toarray()(还有产生numpymatrix的.todense()，它也适用于DataFrame构造函数):df=pd.DataFrame(A.toarray
我用过sklearn.preprocessing.OneHotEncoder要转换一些数据，输出是scipy.sparse.csr.csr_matrix如何将其与其他列一起合并回原始数据框？我尝试使用pd.concat但我得到了TypeError:cannotconcatenateanon-NDFrameobject谢谢 最佳答案 如果A是csr_matrix，可以使用.toarray()(还有产生numpymatrix的.todense()，它也适用于DataFrame构造函数):df=pd.DataFrame(A.toarray
我试图将模型参数作为dict传递给Scikit-learn估计器，但没有运气。它似乎只是将我的dict嵌套到参数之一中。例如:params={'copy_X':True,'fit_intercept':False,'normalize':True}lr=LinearRegression(params)给我:LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept={'copy_X':True,'fit_intercept':False,'normalize':True},normalize=False)另外，我创建了一个函数来迭代字典，并可以创建一个字符串，
我试图将模型参数作为dict传递给Scikit-learn估计器，但没有运气。它似乎只是将我的dict嵌套到参数之一中。例如:params={'copy_X':True,'fit_intercept':False,'normalize':True}lr=LinearRegression(params)给我:LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept={'copy_X':True,'fit_intercept':False,'normalize':True},normalize=False)另外，我创建了一个函数来迭代字典，并可以创建一个字符串，
在OSX10.11.6和python2.7.10上，我需要从sklearn流形导入。我安装了numpy1.8Orc1、scipy.13Ob1和scikit-learn0.17.1。我使用pip安装sklearn(0.0)，但是当我尝试从sklearn流形导入时，我得到以下信息:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/init.py",line57,infrom.baseimportcloneFile"/Library/Python/2.7/si
在OSX10.11.6和python2.7.10上，我需要从sklearn流形导入。我安装了numpy1.8Orc1、scipy.13Ob1和scikit-learn0.17.1。我使用pip安装sklearn(0.0)，但是当我尝试从sklearn流形导入时，我得到以下信息:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/init.py",line57,infrom.baseimportcloneFile"/Library/Python/2.7/si
