我需要将我的数据分成训练集(75%)和测试集(25%)。我目前使用以下代码执行此操作:X,Xt,userInfo,userInfo_train=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,userInfo)但是，我想对我的训练数据集进行分层。我怎么做？我一直在研究StratifiedKFold方法，但没有让我指定75%/25%的分割，只对训练数据集进行分层。 最佳答案 [0.17更新]参见sklearn.model_selection.train_test_split的文档:fromskl
我开始学习Keras，我相信它是Tensorflow和Theano之上的一层。但是，我只能使用AMDR9280X等AMDGPU。如何设置我的Python环境，以便我可以通过Keras/Tensorflow对OpenCL的支持来使用我的AMDGPU？我在OSX上运行。 最佳答案 我正在https://github.com/hughperkins/tensorflow-cl为Tensorflow编写OpenCL1.2后端OpenCL的tensorflow分支具有以下特点:它针对任何/所有OpenCL1.2设备。它不需要OpenCL2.0
我开始学习Keras，我相信它是Tensorflow和Theano之上的一层。但是，我只能使用AMDR9280X等AMDGPU。如何设置我的Python环境，以便我可以通过Keras/Tensorflow对OpenCL的支持来使用我的AMDGPU？我在OSX上运行。 最佳答案 我正在https://github.com/hughperkins/tensorflow-cl为Tensorflow编写OpenCL1.2后端OpenCL的tensorflow分支具有以下特点:它针对任何/所有OpenCL1.2设备。它不需要OpenCL2.0
liblinear和nltk等机器学习包中的分类器提供了一个方法show_most_informative_features()，这对调试功能非常有帮助:viagra=Noneok:spam=4.5:1.0hello=Trueok:spam=4.5:1.0hello=Nonespam:ok=3.3:1.0viagra=Truespam:ok=3.3:1.0casino=Truespam:ok=2.0:1.0casino=Noneok:spam=1.5:1.0我的问题是是否为scikit-learn中的分类器实现了类似的功能。我搜索了文档，但找不到类似的东西。如果还没有这样的功能，有人知
liblinear和nltk等机器学习包中的分类器提供了一个方法show_most_informative_features()，这对调试功能非常有帮助:viagra=Noneok:spam=4.5:1.0hello=Trueok:spam=4.5:1.0hello=Nonespam:ok=3.3:1.0viagra=Truespam:ok=3.3:1.0casino=Truespam:ok=2.0:1.0casino=Noneok:spam=1.5:1.0我的问题是是否为scikit-learn中的分类器实现了类似的功能。我搜索了文档，但找不到类似的东西。如果还没有这样的功能，有人知
我想知道是否可以保存部分训练的Keras模型并在再次加载模型后继续训练。这样做的原因是我以后会有更多的训练数据，我不想再重新训练整个模型。我正在使用的功能是:#Partlytrainmodelmodel.fit(first_training,first_classes,batch_size=32,nb_epoch=20)#Savepartlytrainedmodelmodel.save('partly_trained.h5')#Loadpartlytrainedmodelfromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('partly_t
我想知道是否可以保存部分训练的Keras模型并在再次加载模型后继续训练。这样做的原因是我以后会有更多的训练数据，我不想再重新训练整个模型。我正在使用的功能是:#Partlytrainmodelmodel.fit(first_training,first_classes,batch_size=32,nb_epoch=20)#Savepartlytrainedmodelmodel.save('partly_trained.h5')#Loadpartlytrainedmodelfromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('partly_t
我正在运行Keras模型，提交截止日期为36小时，如果我在cpu上训练我的模型大约需要50小时，有没有办法在gpu上运行Keras？我正在使用Tensorflow后端并在我的Jupyter笔记本上运行它，但没有安装anaconda。 最佳答案 是的，您可以在GPU上运行keras模型。您必须先检查几件事。您的系统有GPU(Nvidia。因为AMD还不能工作)您已安装GPU版本的tensorflow您已安装CUDAinstallationinstructions验证tensorflow是否在GPU上运行checkifGPUiswork
我正在运行Keras模型，提交截止日期为36小时，如果我在cpu上训练我的模型大约需要50小时，有没有办法在gpu上运行Keras？我正在使用Tensorflow后端并在我的Jupyter笔记本上运行它，但没有安装anaconda。 最佳答案 是的，您可以在GPU上运行keras模型。您必须先检查几件事。您的系统有GPU(Nvidia。因为AMD还不能工作)您已安装GPU版本的tensorflow您已安装CUDAinstallationinstructions验证tensorflow是否在GPU上运行checkifGPUiswork
我在理解scikit-learn的逻辑回归中的class_weight参数如何运作时遇到了很多麻烦。情况我想使用逻辑回归对非常不平衡的数据集进行二元分类。类别标记为0(阴性)和1(阳性)，观察数据的比例约为19:1，大多数样本的结果为阴性。第一次尝试:手动准备训练数据我将拥有的数据拆分为不相交的数据集以进行训练和测试(大约80/20)。然后我手动对训练数据进行随机抽样，得到不同比例的训练数据，而不是19:1；从2:1->16:1。然后，我对这些不同的训练数据子集进行逻辑回归训练，并将召回率(=TP/(TP+FN))绘制为不同训练比例的函数。当然，召回是在不相交的TEST样本上计算的，这
