我有一个带有kerasRegressor的scikit-learn管道:estimators=[('standardize',StandardScaler()),('mlp',KerasRegressor(build_fn=baseline_model,nb_epoch=5,batch_size=1000,verbose=1))]pipeline=Pipeline(estimators)训练管道后，我尝试使用joblib保存到磁盘...joblib.dump(pipeline,filename,compress=9)但是我得到一个错误:RuntimeError:maximumrecur
我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐
我正在使用scikit-learn库中的LinearSVC，我想知道是否有可能以某种方式提取我的模型在训练后使用的向量来进行预测。试图谷歌一段时间但没有任何运气。有人知道吗？ 最佳答案 不幸的是，似乎没有办法做到这一点。LinearSVC调用liblinear(seerelevantcode)但不检索向量，仅检索系数和截距。一种替代方法是将SVC与“线性”内核(libsvm而不是基于liblinear的内核)一起使用，还有poly、dbf和sigmoid内核支持这个选项:fromsklearnimportsvmX=[[0,0],[1
我正在训练一个模型，我需要为其报告类概率而不是单一分类。我有三个类(class)，每个训练实例都分配了三个类(class)中的一个。我正在尝试使用Keras创建MLP。但我不知道如何提取每个类(class)的final类概率。我将其用作基本示例:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/谢谢! 最佳答案 为了执行多类分类(nb_classes>1)，您必须以特定方式准备您的模型。确保您的标签经过精心
谁能告诉我Keras中的反向传播是如何完成的？我读到它在Torch中真的很容易，在Caffe中很复杂，但我找不到任何关于用Keras做的事情。我正在Keras中实现我自己的层(一个非常初学者)并且想知道如何进行反向传播。提前致谢 最佳答案 你根本不知道。(后期编辑:创建自定义训练循环时除外，仅供高级使用)Keras自动进行反向传播。除了使用fit方法之一训练模型外，您绝对不需要为此做任何事情。您只需要处理几件事:您想要使用反向传播更新的变量(即:权重)必须在自定义层中使用buildself.add_weight()方法定义方法。参见
我正在尝试使用scikit学习线性回归器对Pandas数据框进行简单的线性回归。我的数据是一个时间序列，pandas数据框有一个日期时间索引:value2007-01-010.7713052007-02-010.2566282008-01-010.6709202008-02-010.098047做一些简单的事fromsklearnimportlinear_modellr=linear_model.LinearRegression()lr(data.index,data['value'])没用:float()argumentmustbeastringoranumber所以我尝试创建一个包
我认为当输入值为0时mask_zero=True将输出0，因此后续层可以跳过计算或其他操作。mask_zero是如何工作的？示例:data_in=np.array([[1,2,0,0]])data_in.shape>>>(1,4)#modelx=Input(shape=(4,))e=Embedding(5,5,mask_zero=True)(x)m=Model(inputs=x,outputs=e)p=m.predict(data_in)print(p.shape)print(p)实际输出是:(数字是随机的)(1,4,5)[[[0.024990470.046171210.0158680
在Keras中，如果您需要使用附加参数进行自定义损失，我们可以像https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom-loss-function-with-additional-parameter-in-keras中提到的那样使用它defpenalized_loss(noise):defloss(y_true,y_pred):returnK.mean(K.square(y_pred-y_true)-K.square(y_true-noise),axis=-1)returnloss上述方法在我训练模型时有效。但是，一旦模
我的分类需要特异性，定义为:TN/(TN+FP)我正在编写一个自定义记分器函数:fromsklearn.metricsimportmake_scorerdefspecificity_loss_func(ground_truth,predictions):printpredictionstp,tn,fn,fp=0.0,0.0,0.0,0.0forl,minenumerate(ground_truth):ifm==predictions[l]andm==1:tp+=1ifm==predictions[l]andm==0:tn+=1ifm!=predictions[l]andm==1:fn+
在下面的代码中:#Loaddatasetiris=datasets.load_iris()X,y=iris.data,iris.targetrf_feature_imp=RandomForestClassifier(100)feat_selection=SelectFromModel(rf_feature_imp,threshold=0.5)clf=RandomForestClassifier(5000)model=Pipeline([('fs',feat_selection),('clf',clf),])params={'fs__threshold':[0.5,0.3,0.7],'f
