我从sklearn网页得到这个:管道:带有最终估计器的转换管道Make_pipeline:根据给定的估算器构造管道。这是Pipeline构造函数的简写。但我仍然不明白什么时候必须使用每个。谁能举个例子？ 最佳答案 唯一的区别是make_pipeline会自动为步骤生成名称。需要步骤名称，例如如果您想使用带有模型选择实用程序(例如GridSearchCV)的管道。使用网格搜索，您需要为管道的各个步骤指定参数:pipe=Pipeline([('vec',CountVectorizer()),('clf',LogisticRegressi
我从sklearn网页得到这个:管道:带有最终估计器的转换管道Make_pipeline:根据给定的估算器构造管道。这是Pipeline构造函数的简写。但我仍然不明白什么时候必须使用每个。谁能举个例子？ 最佳答案 唯一的区别是make_pipeline会自动为步骤生成名称。需要步骤名称，例如如果您想使用带有模型选择实用程序(例如GridSearchCV)的管道。使用网格搜索，您需要为管道的各个步骤指定参数:pipe=Pipeline([('vec',CountVectorizer()),('clf',LogisticRegressi
我正在使用SupportVectorRegression作为GridSearchCV中的估计器.但是我想更改误差函数:我想定义自己的自定义误差函数，而不是使用默认值(R-squared:确定系数)。我尝试用make_scorer制作一个，但没有成功。我阅读了文档，发现可以创建customestimators，但我不需要重新制作整个估算器-只需重新制作错误/评分函数。我想我可以通过将可调用对象定义为记分员来做到这一点，就像docs中所说的那样。.但我不知道如何使用估算器:在我的例子中是SVR。我是否必须切换到分类器(例如SVC)？我将如何使用它？我的自定义错误函数如下:defmy_cus
我正在使用SupportVectorRegression作为GridSearchCV中的估计器.但是我想更改误差函数:我想定义自己的自定义误差函数，而不是使用默认值(R-squared:确定系数)。我尝试用make_scorer制作一个，但没有成功。我阅读了文档，发现可以创建customestimators，但我不需要重新制作整个估算器-只需重新制作错误/评分函数。我想我可以通过将可调用对象定义为记分员来做到这一点，就像docs中所说的那样。.但我不知道如何使用估算器:在我的例子中是SVR。我是否必须切换到分类器(例如SVC)？我将如何使用它？我的自定义错误函数如下:defmy_cus
如何获取PCA应用程序的特征值和特征向量？fromsklearn.decompositionimportPCAclf=PCA(0.98,whiten=True)#converse98%varianceX_train=clf.fit_transform(X_train)X_test=clf.transform(X_test)我在docs中找不到它.1.我“无法”理解这里的不同结果。编辑:defpca_code(data):#raw_implementationvar_per=.98data-=np.mean(data,axis=0)data/=np.std(data,axis=0)cov
如何获取PCA应用程序的特征值和特征向量？fromsklearn.decompositionimportPCAclf=PCA(0.98,whiten=True)#converse98%varianceX_train=clf.fit_transform(X_train)X_test=clf.transform(X_test)我在docs中找不到它.1.我“无法”理解这里的不同结果。编辑:defpca_code(data):#raw_implementationvar_per=.98data-=np.mean(data,axis=0)data/=np.std(data,axis=0)cov
Scikit-learn的CountVectorizer类允许您将字符串“英语”传递给参数stop_words。我想在这个预定义列表中添加一些东西。谁能告诉我该怎么做？ 最佳答案 根据sourcecode对于sklearn.feature_extraction.text，ENGLISH_STOP_WORDS的完整列表(实际上是一个frozenset，来自stop_words)通过__all__公开。因此，如果您想使用该列表以及更多项目，您可以执行以下操作:fromsklearn.feature_extractionimporttex
Scikit-learn的CountVectorizer类允许您将字符串“英语”传递给参数stop_words。我想在这个预定义列表中添加一些东西。谁能告诉我该怎么做？ 最佳答案 根据sourcecode对于sklearn.feature_extraction.text，ENGLISH_STOP_WORDS的完整列表(实际上是一个frozenset，来自stop_words)通过__all__公开。因此，如果您想使用该列表以及更多项目，您可以执行以下操作:fromsklearn.feature_extractionimporttex
我尝试运行以下代码。顺便说一句，我对python和sklearn都是新手。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#dataimportandpreparationtrainData=pd.read_csv('train.csv')train=trainData.valuestestData=pd.read_csv('test.csv')test=testData.valuesX=np.c_[train[:,0],train[:,2],train[:,6:7],trai
我尝试运行以下代码。顺便说一句，我对python和sklearn都是新手。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#dataimportandpreparationtrainData=pd.read_csv('train.csv')train=trainData.valuestestData=pd.read_csv('test.csv')test=testData.valuesX=np.c_[train[:,0],train[:,2],train[:,6:7],trai
