我在sklearn中使用了RandomForestClassifier来确定数据集中的重要特征。我如何能够返回实际的特征名称(我的变量标记为x1、x2、x3等)而不是它们的相对名称(它告诉我重要的特征是“12”、“22”等)。以下是我目前用于返回重要功能的代码。important_features=[]forx,iinenumerate(rf.feature_importances_):ifi>np.average(rf.feature_importances_):important_features.append(str(x))printimportant_features此外，为了

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

我正在尝试在pyPI上注册一个包。在创建一个看起来像的.pypirc之后[distutils]#thistellsdistutilswhatpackageindexesyoucanpushtoindex-servers=pypipypitest[pypi]repository:https://pypi.python.org/pypiusername:"amfarrell"password:"Idontpostmypassphrasepublicly"[pypitest]repository:https://testpypi.python.org/pypiusername:"amfarr

由于我的分类器在测试数据上产生了大约99%的准确率，我有点怀疑并想深入了解我的NB分类器最有用的特征，看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:Howtogetmostinformativefeaturesforscikit-learnclassifiers?至于我的特征输入，我仍在尝试，目前我正在使用CountVectorizer测试一个简单的unigram模型:vectorizer=CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=2,stop_words='english')关于上述主题，我发现了以下函数:defshow_most_inform

我有两个不同的特征集(因此，行数相同且标签相同)，在我的例子中DataFrames:df1:|A|B|C|-------------|1|4|2||1|4|8||2|1|1||2|3|0||3|2|5|df2:|E|F|---------|6|1||1|3||8|1||2|8||5|2|标签:|labels|----------|5||5||1||7||3|我想用它们来训练VotingClassifier。但是拟合步骤只允许指定单个特征集。目标是使clf1与df1和clf2与df2相匹配。eclf=VotingClassifier(estimators=[('df1-clf',clf1

python3.5是否提供允许测试给定的函数是否参数是否符合函数声明中给出的类型提示？如果我有这个函数:deff(name:List[str]):pass有没有python方法可以检查是否name=['a','b']name=[0,1]name=[]name=None...符合类型提示？我知道“运行时不会发生类型检查”，但我仍然可以检查在python中手动验证这些参数的有效性？或者如果python本身不提供该功能:我会使用什么工具需要用吗？ 最佳答案 Python本身不提供此类函数，您可以阅读更多相关信息here:我为此写了一个装饰

当我从模块sklearn.utils.validation导入函数check_array时，出现导入错误(ImportError:cannotimportnamecheck_array).选项卡完成得到了check_arrays，但我想知道validation.py(sourcecodeonGithub)中只存在一个名为check_array的函数。此外，在scikit-learn/sklearn/cluster/spectral.py中实现的谱聚类算法还使用了from..utils.validationimportcheck_array，而不是check_arrays。我对此很困惑，

typing模块(或任何其他模块)展示一个API以在运行时对变量进行类型检查，类似于isinstance()但了解typing中定义的类型类？我想做一些类似于:fromtypingimportListassertisinstance([1,'bob'],List[int]),'Wrongtype' 最佳答案 我正在寻找类似的东西并找到了图书馆typeguard.这可以在任何你想要的地方自动进行运行时类型检查。还支持直接检查问题中的类型。从文档中，fromtypeguardimportcheck_type#RaisesTypeErro

运行以下代码时出现错误。#!/usr/bin/pythonimportsubprocessimportosdefcheck_output(*popenargs,**kwargs):process=subprocess.Popen(stdout=subprocess.PIPE,*popenargs,**kwargs)output,unused_err=process.communicate()retcode=process.poll()ifretcode:cmd=kwargs.get("args")ifcmdisNone:cmd=popenargs[0]error=subprocess.

我正在尝试使用TensorFlow编写一个简单的深度机器学习模型。我正在使用我在Excel中制作的玩具数据集，只是为了让模型工作并接受数据。我的代码如下:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfraw_data=np.genfromtxt('ai/mock-data.csv',delimiter=',',dtype=str)my_data=np.delete(raw_data,(0),axis=0)#deletesthefirstrow,axis=0indicatesrow,axis=1indicatescolumnmy_d