我刚刚开始尝试通过scikits获得的一个不错的Bootstrap包:https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap但是我在尝试通过线性回归估计相关系数的置信区间时遇到了问题。返回的置信区间完全位于原始统计数据的范围之外。代码如下:importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportbootstrapasbootnp.random.seed(0)x=np.arange(10)y=10+1.5*x+2*np.random.randn(10)r0=stats.linregress(x,y)[2]defmy_functi
我拟合逻辑回归模型并使用以下训练数据集训练模型importscikitsassklearnfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlr=LogisticRegression(C=0.1,penalty='l1')model=lr.fit(training[:,0:-1],training[:,-1)我有一个交叉验证数据集，其中包含与输入矩阵关联的标签，可以访问为cv[:,-1]我针对经过训练的模型运行我的交叉验证数据集，该模型根据预测返回0和1的列表cv_predict=model.predict(cv[:,0:-1])问题我想根
是classsklearn.cross_validation.ShuffleSplit(n,n_iterations=10,test_fraction=0.10000000000000001,indices=True,random_state=None)scikit-learn中10*10foldCV的正确方法？(通过将random_state更改为10个不同的数字)因为我没有在StratifiedK-Fold或K-Fold中找到任何random_state参数并且与K分开-折叠对于相同的数据总是相同的。如果ShuffleSplit是正确的，一个问题是它被提及了Note:contrar
我正在使用Python并使用thistutorial实现了PCA.一切都很好，我得到了协方差，我做了一个成功的转换，让它回到原来的维度没问题。但是如何进行美白呢？我尝试将特征向量除以特征值:S,V=numpy.linalg.eig(cov)V=V/S[:,numpy.newaxis]并使用V来转换数据，但这导致了奇怪的数据值。有人可以对此有所了解吗？ 最佳答案 这是我从here获得的一些用于矩阵白化的Matlab代码的numpy实现.importnumpyasnpdefwhiten(X,fudge=1E-18):#thematrix
我正在寻找一个Python包来执行高效的常量Q变换(即使用FFT来加速该过程)。我找到了一个名为CQ-NSGT/sliCQToolbox的工具箱，但出现以下错误:File"build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py",line37,inFile"build\bdist.win32\egg\nsgt\audio.py",line7,inFile"C:\Python27\lib\site-packages\scikits\audiolab\__init__.py",line25,infrompysndfileimportformatinfo,sndfile
我有两个时间戳部分重叠的不同时间序列:importscikits.timeseriesastsfromdatetimeimportdatetimea=ts.time_series([1,2,3],dates=[datetime(2010,10,20),datetime(2010,10,21),datetime(2010,10,23)],freq='D')b=ts.time_series([4,5,6],dates=[datetime(2010,10,20),datetime(2010,10,22),datetime(2010,10,23)],freq='D')代表以下数据:Day:20
好的，所以我想用Python进行一些基本的信号处理，并找到了这个名为scikits.audiolab的很棒的库。在任何地方都找不到PPA。那好吧。我想我可以简单地将它安装在我的UbuntuOneiric服务器上sudoaptitudeinstalllibsndfile-dev然后sudoeasy_installscikits.audiolab然而，这失败了error:sndfile(http://www.mega-nerd.com/libsndfile/)librarynotfound.Directoriestosearchforthelibrariescanbespecifiedin
我正在比较两个朴素贝叶斯分类器:一个fromNLTK还有一个fromscikit-learn.我正在处理多类分类问题(3类:正(1)、负(-1)和中性(0))。在不执行任何特征选择(即使用所有可用特征)的情况下，使用包含70,000个实例的训练数据集(带有噪声标记，实例分布为17%正、4%负和78%中性)，我训练两个分类器，第一个是nltk.NaiveBayesClassifier，第二个是sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(fit_prior=True)。训练后，我在30,000个实例的测试集上评估了分类器，得到以下结果:**NLTK'sNaiveBa
我正在尝试使用python库分解3D矩阵scikit-tensor.我设法将张量(尺寸为100x50x5)分解为三个矩阵。我的问题是如何使用张量分解产生的分解矩阵再次组合初始矩阵？我想检查分解是否有任何意义。我的代码如下:importloggingfromscipy.io.matlabimportloadmatfromsktensorimportdtensor,cp_alsimportnumpyasnp//SetloggingtoDEBUGtoseeCP-ALSinformationlogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)T=np.ones((4
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。我需要一些关于为Python选择统计数据包的建议，我已经进行了一些搜索，但不确定我是否一切正确，特别是关于statsmodels和scipy.stats之间的差异。我知道的一件事是那些具有scikits命名空间的是scipy的特定“分支”，而过去的scikits.statsmodels现在称为statsmodels。另一方面，还有scipy.stats
