我想在scikitlearn中实现一个机器学习算法，但是不明白random_state这个参数是做什么的？我为什么要使用它？我也无法理解什么是伪随机数。 最佳答案 train_test_split将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集。这意味着每次你在不指定random_state的情况下运行它，你都会得到不同的结果，这是预期的行为。例如:运行1:>>>a,b=np.arange(10).reshape((5,2)),range(5)>>>train_test_split(a,b)[array([[6,7],[8,9],[4,5]])
我知道我可以像这样实现一个均方根误差函数:defrmse(predictions,targets):returnnp.sqrt(((predictions-targets)**2).mean())如果这个rmse函数是在某个库中实现的，我在寻找什么，可能是在scipy或scikit-learn中？ 最佳答案 sklearn>=0.22.0sklearn.metrics有一个mean_squared_error函数和一个squaredkwarg(默认为True)。将squared设置为False将返回RMSE。fromsklearn.
我知道我可以像这样实现一个均方根误差函数:defrmse(predictions,targets):returnnp.sqrt(((predictions-targets)**2).mean())如果这个rmse函数是在某个库中实现的，我在寻找什么，可能是在scipy或scikit-learn中？ 最佳答案 sklearn>=0.22.0sklearn.metrics有一个mean_squared_error函数和一个squaredkwarg(默认为True)。将squared设置为False将返回RMSE。fromsklearn.
我有一个使用Python的scikit-learn训练的分类器。如何使用Java程序中的分类器？我可以使用Jython吗？有没有办法在Python中保存分类器并在Java中加载它？有没有其他的使用方式？ 最佳答案 您不能使用jython，因为scikit-learn严重依赖numpy和scipy，它们具有许多已编译的C和Fortran扩展，因此无法在jython中工作。在java环境中使用scikit-learn的最简单方法是:将分类器公开为HTTP/Json服务，例如使用flask或bottle或cornice等微框架，并使用HT
我有一个使用Python的scikit-learn训练的分类器。如何使用Java程序中的分类器？我可以使用Jython吗？有没有办法在Python中保存分类器并在Java中加载它？有没有其他的使用方式？ 最佳答案 您不能使用jython，因为scikit-learn严重依赖numpy和scipy，它们具有许多已编译的C和Fortran扩展，因此无法在jython中工作。在java环境中使用scikit-learn的最简单方法是:将分类器公开为HTTP/Json服务，例如使用flask或bottle或cornice等微框架，并使用HT
我一直在尝试对多个URL数据集(每个大约100万个)进行聚类，以找出每个URL的原文和拼写错误。我决定使用levenshtein距离作为相似性度量，同时使用dbscan作为聚类算法，因为k-means算法不起作用，因为我不知道聚类的数量。我在使用Scikit-learn的dbscan实现时遇到了一些问题。下面的代码片段适用于我使用的格式的小型数据集，但由于它是预先计算整个距离矩阵，因此需要O(n^2)的空间和时间，这对于我的大型数据集来说太多了。我已经运行了好几个小时，但它最终占用了我电脑的所有内存。lev_similarity=-1*np.array([[distance.leven
我有一些带有文本类型列的pandas数据。这些文本列有一些NaN值。我想要做的是通过sklearn.preprocessing.Imputer估算那些NaN(用最常见的值替换NaN)。问题在于实现。假设有一个Pandas数据框df，它有30列，其中10列是分类性质的。一旦我运行:fromsklearn.preprocessingimportImputerimp=Imputer(missing_values='NaN',strategy='most_frequent',axis=0)imp.fit(df)Python生成error:'couldnotconvertstringtofloa
我最近创建了一个hadoop作业，它接收数千个文本文件并执行一些基本的文本处理。工作完成后，我有两个输出文件，用于训练正面和负面情绪。两个文件如下所示:word1num_occurrences...wordNnum_occurrences我想使用sci-kit学习使用支持向量机进行分类，但我不确定如何操作，因为我不确定如何正确标记我的数据集。所有教程都假定您将原始文本文件提供给sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer并且没有进行任何预处理。我也尝试过使用FeatureHasher，但不是散列单个单词并创建稀疏矩阵，而是为我传递给它的
Android定义了一组第三方应用程序可以请求的权限。Permissionsarecategorizedbysensitivity;mostpermissionsareeither"normal"or"dangerous".自动授予普通权限，无需提示用户；安装应用程序时会向用户显示危险权限，并要求用户同意授予这些权限。问题:对于我想到的任何特定Android权限，我如何判断它是正常权限还是危险权限？是否有危险权限列表和正常权限列表？(我知道第三方应用程序可以声明自己的权限。我只是询问标准权限。我知道可能无法获得100%完整的列表。我只是在寻找最好的-努力；有总比没有好。)有关相关但不同
当尝试使用Python2.78和VisualC++2008ExpressEdition在WindowsXP上通过pip安装scikit-bio工具包时，该过程被VC发出的以下消息中断:cl:CommandlineerrorD8021:invalidnumericargument'/Wno-error=declaration-after-statement'关于这个错误，MicrosoftDeveloperNetwork网站只是说:invalidnumericargument'number'Anumbergreaterthan65,534wasspecifiedasanumericarg
