我对如何在Python的scikit-learn库中使用ngram感到有些困惑，特别是ngram_range参数如何在CountVectorizer中工作。运行此代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervocabulary=['hi','bye','runaway']cv=CountVectorizer(vocabulary=vocabulary,ngram_range=(1,2))printcv.vocabulary_给我:{'hi':0,'bye':1,'runaway':2}我在哪里(显然是错误的)我会
我对如何在Python的scikit-learn库中使用ngram感到有些困惑，特别是ngram_range参数如何在CountVectorizer中工作。运行此代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervocabulary=['hi','bye','runaway']cv=CountVectorizer(vocabulary=vocabulary,ngram_range=(1,2))printcv.vocabulary_给我:{'hi':0,'bye':1,'runaway':2}我在哪里(显然是错误的)我会
我正在尝试在维度为mxn的矩阵上运行PCA，其中m是特征数，n是样本数。假设我想保留具有最大方差的nf特征。使用scikit-learn我可以这样做:fromsklearn.decompositionimportPCAnf=100pca=PCA(n_components=nf)#Xisthematrixtransposed(nsamplesontherows,mfeaturesonthecolumns)pca.fit(X)X_new=pca.transform(X)现在，我得到了一个形状为nxnf的新矩阵X_new。是否可以知道哪些特征被丢弃或保留？谢谢 最
我正在尝试在维度为mxn的矩阵上运行PCA，其中m是特征数，n是样本数。假设我想保留具有最大方差的nf特征。使用scikit-learn我可以这样做:fromsklearn.decompositionimportPCAnf=100pca=PCA(n_components=nf)#Xisthematrixtransposed(nsamplesontherows,mfeaturesonthecolumns)pca.fit(X)X_new=pca.transform(X)现在，我得到了一个形状为nxnf的新矩阵X_new。是否可以知道哪些特征被丢弃或保留？谢谢 最
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我有一个逻辑回归和一个随机森林，我想将它们(集成)组合起来，通过取平均值来计算最终的分类概率。在sci-kitlearn中有内置的方法吗？我可以通过某种方式将两者的集合用作分类器本身？还是我需要推出自己的分类器？ 最佳答案 注意:scikit-learnVotingClassifier现在可能是最好的方法了旧答案:为了它的值(value)，我最终这样做了:classEnsembleClassifier(BaseEstimator,ClassifierMixin):def__init__(self,classifiers=None):
我有一个逻辑回归和一个随机森林，我想将它们(集成)组合起来，通过取平均值来计算最终的分类概率。在sci-kitlearn中有内置的方法吗？我可以通过某种方式将两者的集合用作分类器本身？还是我需要推出自己的分类器？ 最佳答案 注意:scikit-learnVotingClassifier现在可能是最好的方法了旧答案:为了它的值(value)，我最终这样做了:classEnsembleClassifier(BaseEstimator,ClassifierMixin):def__init__(self,classifiers=None):
我按照http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_oneclass.html#example-svm-plot-oneclass-py中显示的示例进行操作，其中一类SVM用于异常检测。现在，这可能是scikit-learn独有的符号，但我找不到关于如何使用赋予OneClassSVM构造函数的参数nu的解释。在http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#nusvc，据说参数nu是参数C的重新参数化(这是我熟悉的正则化参数)-但没有说明如何执行重新参数化。非常感谢公式和直觉。
我按照http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_oneclass.html#example-svm-plot-oneclass-py中显示的示例进行操作，其中一类SVM用于异常检测。现在，这可能是scikit-learn独有的符号，但我找不到关于如何使用赋予OneClassSVM构造函数的参数nu的解释。在http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#nusvc，据说参数nu是参数C的重新参数化(这是我熟悉的正则化参数)-但没有说明如何执行重新参数化。非常感谢公式和直觉。
