我正在使用scikit-learn中的roc_auc_score函数来评估我的模型性能。但是，无论我使用predict()还是predict_proba()，我都会得到不同的值p_pred=forest.predict_proba(x_test)y_test_predicted=forest.predict(x_test)fpr,tpr,_=roc_curve(y_test,p_pred[:,1])roc_auc=auc(fpr,tpr)roc_auc_score(y_test,y_test_predicted)#=0.68roc_auc_score(y_test,p_pred[:,1
这个问题在这里已经有了答案:UndefinedMetricWarning:F-scoreisill-definedandbeingsetto0.0inlabelswithnopredictedsamples(7个答案)ClassificationReport-PrecisionandF-scoreareill-defined(2个答案)关闭去年。我正在研究二元分类模型，分类器是朴素贝叶斯。我有一个几乎平衡的数据集，但是我在预测时收到以下错误消息:UndefinedMetricWarning:PrecisionandF-scoreareill-definedandbeingsetto0.
来自passlibdocumentationFormostpublicfacingservices,youcangenerallyhavesignintakeupwardsof250ms-400msbeforeusersstartgettingannoyed.那么，如果我们考虑一次数据库调用，那么登录/注册中rounds的最佳值(value)是多少？登录尝试，它使用MongoDB和非阻塞调用。(使用Mongotor，并使用电子邮件作为_id，因此默认情况下是indexed，查询很快:0.00299978256226和使用具有3条记录...的数据库测试的类(class)...)impor
我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr
显然，类(class)很重要，但是有哪些将javascript库与Django应用程序集成的好方法？我打算使用jQuery，主要是因为它看起来很流行而且功能强大(但我愿意接受其他建议)。是否有非常有用或必不可少的python端库？还是最好简单地创建JSONView，然后手动编写javascript代码(使用适当的javascript框架)？我已经(简要地)看过Dajax，但根据稀少的文档，我不清楚它是否真的给了我很多。我当然更喜欢有更多文档的东西。这里的其他答案表明pjax不一定适用于许多浏览器，所以已经过时了。编辑:谢谢大家。我将研究tastypie以简化公开一些jsonView，并
我正在使用Pythonsklearn(0.17版)在数据集上选择理想模型。为此，我遵循了以下步骤:使用cross_validation.train_test_split和test_size=0.2拆分数据集。使用GridSearchCV在训练集上选择理想的k最近邻分类器。将GridSearchCV返回的分类器传递给plot_learning_curve。plot_learning_curve给出了如下所示的图。在获得的测试集上运行GridSearchCV返回的分类器。从图中，我们可以看到最大值的分数。训练大小约为0.43。这个分数是sklearn.learning_curve.lear
出于某种原因，我在尝试使用Keras模型指定f1分数时收到错误消息:model.compile(optimizer='adam',loss='mse',metrics=['accuracy','f1_score'])我收到这个错误:ValueError:Unknownmetricfunction:f1_score在我使用“model.compile”的同一个文件中提供“f1_score”函数之后:deff1_score(y_true,y_pred):#Countpositivesamples.c1=K.sum(K.round(K.clip(y_true*y_pred,0,1)))c2=
有一个大型Python应用程序，其中包含许多第三方包和二进制库。以下是我的要求的概述:跨平台(目前是Windows和现代Linux发行版)安装大量(比如>100MB)二进制库(Windows上的DLL)安装第三方Python包(其中一些无法使用easy_install等工具在Windows上安装)安装所需的VisualStudio可再发行组件包尽可能保留我的包的文件布局(没有压缩鸡蛋)删除所有包和库的明确方法分发测试套件(在我的例子中是py.test)无源分发选项(仅.pyc)应用程序至少作为Python包应该是“可移植的”(可以使用VirtualEnv安装在任何地方)。我有什么选择？
我不明白为什么python的timeit模块使用bestof3来测量时间。这是我的控制台中的示例:~python-mtimeit'sum(range(10000))'10000loops,bestof3:119usecperloop凭直觉，我会将所有时间放在一起，然后除以循环次数。在所有循环中选择最好的3个的直觉是什么？这似乎有点不公平。 最佳答案 如thedocumentation中所述:default_timer()measurationscanbeaffectedbyotherprogramsrunningonthesamem
对于我的一个站点，我需要检查几个类属性是否已定义且不为空。到目前为止，我很高兴地使用了ifself.attr:，在我看来它是ifself.attrisnotNoneandself.attrisnot'':，或者属性的任何未定义值。这工作正常，但在检查多个字符串属性时会产生令人惊讶的行为。''and''不是False(如我所料)，而是''。这引出了一个问题:and运算符不会强制将类型转换为bool的其他类型吗？我想不出一个例子，说明这种行为差异会导致if子句产生实际不同的结果(毕竟，''仍然计算为False)，但我的直觉是存在可能是陷阱的边缘情况。最后，我很想知道是否有人知道为什么要这样
