我需要实现scikit-learn'skMeans用于聚类文本文档。examplecode工作正常，但需要一些20newsgroups数据作为输入。我想使用相同的代码来聚类文档列表，如下所示:documents=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","
我需要实现scikit-learn'skMeans用于聚类文本文档。examplecode工作正常，但需要一些20newsgroups数据作为输入。我想使用相同的代码来聚类文档列表，如下所示:documents=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我正在使用Python2.7和sklearn0.16实现O'Reilly书籍“IntroductiontoMachineLearningwithPython”中的一个示例。我正在使用的代码:pipe=make_pipeline(TfidfVectorizer(),LogisticRegression())param_grid={"logisticregression_C":[0.001,0.01,0.1,1,10,100],"tfidfvectorizer_ngram_range":[(1,1),(1,2),(1,3)]}grid=GridSearchCV(pipe,param_gri
我正在使用Python2.7和sklearn0.16实现O'Reilly书籍“IntroductiontoMachineLearningwithPython”中的一个示例。我正在使用的代码:pipe=make_pipeline(TfidfVectorizer(),LogisticRegression())param_grid={"logisticregression_C":[0.001,0.01,0.1,1,10,100],"tfidfvectorizer_ngram_range":[(1,1),(1,2),(1,3)]}grid=GridSearchCV(pipe,param_gri
我想要python中各个变量和主成分之间的相关性。我在sklearn中使用PCA。我不明白在分解数据后如何实现加载矩阵？我的代码在这里。iris=load_iris()data,y=iris.data,iris.targetpca=PCA(n_components=2)transformed_data=pca.fit(data).transform(data)eigenValues=pca.explained_variance_ratio_http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA
我想要python中各个变量和主成分之间的相关性。我在sklearn中使用PCA。我不明白在分解数据后如何实现加载矩阵？我的代码在这里。iris=load_iris()data,y=iris.data,iris.targetpca=PCA(n_components=2)transformed_data=pca.fit(data).transform(data)eigenValues=pca.explained_variance_ratio_http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
