我有一个Pandas数据框，其中包含一些行和列。每列都有一个标题。现在只要我继续在pandas中进行数据操作操作，我的变量header就会被保留。但是，如果我尝试使用Sci-kit-learnlib的一些数据预处理功能，我最终会丢失所有标题，并且帧会被转换为数字矩阵。我理解为什么会发生这种情况，因为scikit-learn提供了一个numpyndarray作为输出。并且numpyndarray只是矩阵不会有列名。但事情就是这样。如果我在我的数据集上构建一些模型，即使在初始数据预处理并尝试了一些模型之后，我可能还需要做一些更多的数据操作任务来运行一些其他模型以获得更好的拟合。由于无法访问
我有一个Pandas数据框，其中包含一些行和列。每列都有一个标题。现在只要我继续在pandas中进行数据操作操作，我的变量header就会被保留。但是，如果我尝试使用Sci-kit-learnlib的一些数据预处理功能，我最终会丢失所有标题，并且帧会被转换为数字矩阵。我理解为什么会发生这种情况，因为scikit-learn提供了一个numpyndarray作为输出。并且numpyndarray只是矩阵不会有列名。但事情就是这样。如果我在我的数据集上构建一些模型，即使在初始数据预处理并尝试了一些模型之后，我可能还需要做一些更多的数据操作任务来运行一些其他模型以获得更好的拟合。由于无法访问
我想计算文本文件中所有单词的频率。>>>countInFile('test.txt')如果目标文本文件是这样的，应该返回{'aaa':1,'bbb':2,'ccc':1}:#test.txtaaabbbcccbbb我在someposts之后用纯python实现了它.但是，我发现纯python方式由于文件大小(>1GB)而不足。我认为借用sklearn的力量是一个候选。如果你让CountVectorizer计算每一行的频率，我猜你会通过对每一列求和来获得词频。但是，这听起来有点间接。用python计算文件中单词的最有效和最直接的方法是什么？更新我的(非常慢的)代码在这里:fromcoll
我想计算文本文件中所有单词的频率。>>>countInFile('test.txt')如果目标文本文件是这样的，应该返回{'aaa':1,'bbb':2,'ccc':1}:#test.txtaaabbbcccbbb我在someposts之后用纯python实现了它.但是，我发现纯python方式由于文件大小(>1GB)而不足。我认为借用sklearn的力量是一个候选。如果你让CountVectorizer计算每一行的频率，我猜你会通过对每一列求和来获得词频。但是，这听起来有点间接。用python计算文件中单词的最有效和最直接的方法是什么？更新我的(非常慢的)代码在这里:fromcoll
我在我的Python程序中使用scikit-learn来执行一些机器学习操作。问题是我的数据集存在严重的不平衡问题。是否有人熟悉scikit-learn或python中不平衡的解决方案？在Java中有SMOTE机制。python中有没有并行的东西？ 最佳答案 这里有一个新的https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn它包含以下类别的许多算法，包括SMOTE对多数类进行欠采样。对少数类进行过采样。结合过采样和欠采样。创建整体平衡集。
我在我的Python程序中使用scikit-learn来执行一些机器学习操作。问题是我的数据集存在严重的不平衡问题。是否有人熟悉scikit-learn或python中不平衡的解决方案？在Java中有SMOTE机制。python中有没有并行的东西？ 最佳答案 这里有一个新的https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn它包含以下类别的许多算法，包括SMOTE对多数类进行欠采样。对少数类进行过采样。结合过采样和欠采样。创建整体平衡集。
我有一个由逻辑回归算法训练的二元预测模型。我想知道哪些特征(预测变量)对于正类或负类的决定更重要。我知道有coef_参数来自scikit-learn包，但我不知道它是否足以说明重要性。另一件事是我如何根据负类和正类的重要性来评估coef_值。我还阅读了有关标准化回归系数的信息，但我不知道它是什么。假设有肿瘤大小、肿瘤重量等特征来决定是否为恶性或非恶性的测试用例。我想知道哪些特征对于恶性而不是恶性预测更重要。有道理吗？ 最佳答案 在线性分类模型(逻辑是其中之一)中了解给定参数的“影响”的最简单选项之一是考虑其系数的大小乘以相应参数的标
我有一个由逻辑回归算法训练的二元预测模型。我想知道哪些特征(预测变量)对于正类或负类的决定更重要。我知道有coef_参数来自scikit-learn包，但我不知道它是否足以说明重要性。另一件事是我如何根据负类和正类的重要性来评估coef_值。我还阅读了有关标准化回归系数的信息，但我不知道它是什么。假设有肿瘤大小、肿瘤重量等特征来决定是否为恶性或非恶性的测试用例。我想知道哪些特征对于恶性而不是恶性预测更重要。有道理吗？ 最佳答案 在线性分类模型(逻辑是其中之一)中了解给定参数的“影响”的最简单选项之一是考虑其系数的大小乘以相应参数的标
Scikit-learn使用了一种非常方便的方法，基于fit和predict方法。我有适合fit和predict格式的时间序列数据。例如我有以下Xs:[[1.0,2.3,4.5],[6.7,2.7,1.2],...,[3.2,4.7,1.1]]以及对应的ys:[[1.0],[2.3],...,[7.7]]这些数据具有以下含义。ys中存储的值形成一个时间序列。Xs中的值是对应的与时间相关的“因素”，已知它们对ys中的值有一定影响(例如:温度、湿度和大气压力)。现在，当然，我可以使用fit(Xs,ys)。但是后来我得到了一个模型，其中ys中的future值仅取决于因素，而不依赖于先前的Y值
Scikit-learn使用了一种非常方便的方法，基于fit和predict方法。我有适合fit和predict格式的时间序列数据。例如我有以下Xs:[[1.0,2.3,4.5],[6.7,2.7,1.2],...,[3.2,4.7,1.1]]以及对应的ys:[[1.0],[2.3],...,[7.7]]这些数据具有以下含义。ys中存储的值形成一个时间序列。Xs中的值是对应的与时间相关的“因素”，已知它们对ys中的值有一定影响(例如:温度、湿度和大气压力)。现在，当然，我可以使用fit(Xs,ys)。但是后来我得到了一个模型，其中ys中的future值仅取决于因素，而不依赖于先前的Y值
