草庐IT

class-bound

全部标签

python - scikit-learn:随机森林 class_weight 和 sample_weight 参数

我有一个类不平衡问题,并且一直在使用scikit-learn(>=0.16)中的实现来试验加权随机森林。我注意到该实现在树构造函数中采用class_weight参数,在fit方法中采用sample_weight参数来帮助解决类不平衡问题。不过,这两者似乎相乘以决定最终权重。我无法理解以下内容:在树的构建/训练/预测的哪些阶段使用了这些权重?我看过一些关于加权树的论文,但我不确定scikit实现了什么。class_weight和sample_weight到底有什么区别? 最佳答案 RandomForests是建立在树上的,树上有很好的

python - scikit-learn:随机森林 class_weight 和 sample_weight 参数

我有一个类不平衡问题,并且一直在使用scikit-learn(>=0.16)中的实现来试验加权随机森林。我注意到该实现在树构造函数中采用class_weight参数,在fit方法中采用sample_weight参数来帮助解决类不平衡问题。不过,这两者似乎相乘以决定最终权重。我无法理解以下内容:在树的构建/训练/预测的哪些阶段使用了这些权重?我看过一些关于加权树的论文,但我不确定scikit实现了什么。class_weight和sample_weight到底有什么区别? 最佳答案 RandomForests是建立在树上的,树上有很好的

python - NumPy 中的 ndarray 是否有 "bounding box"函数(具有非零值的切片)?

我正在处理通过numpy.array()创建的数组,我需要在模拟图像的Canvas上绘制点。由于包含有意义数据的数组的中心部分周围有很多零值,我想“修剪”数组,删除仅包含零的列和仅包含零的行。所以,我想知道一些nativenumpy函数,甚至是一个代码片段来“修剪”或找到一个“边界框”来仅对数组中包含数据的部分进行切片。(因为这是一个概念性问题,所以我没有放任何代码,如果应该的话,我很抱歉,我很新鲜在SO上发帖。)感谢阅读 最佳答案 应该这样做:fromnumpyimportarray,argwhereA=array([[0,0,0

python - NumPy 中的 ndarray 是否有 "bounding box"函数(具有非零值的切片)?

我正在处理通过numpy.array()创建的数组,我需要在模拟图像的Canvas上绘制点。由于包含有意义数据的数组的中心部分周围有很多零值,我想“修剪”数组,删除仅包含零的列和仅包含零的行。所以,我想知道一些nativenumpy函数,甚至是一个代码片段来“修剪”或找到一个“边界框”来仅对数组中包含数据的部分进行切片。(因为这是一个概念性问题,所以我没有放任何代码,如果应该的话,我很抱歉,我很新鲜在SO上发帖。)感谢阅读 最佳答案 应该这样做:fromnumpyimportarray,argwhereA=array([[0,0,0

Python - 这是调用父类(super class)方法的更好方法?

我一直在使用:SuperClass.__init__(self,*args,**kwargs)我的原因是这明确显示了使用哪个父类(superclass),尤其是在多重继承的情况下。但是,我遇到的其他代码使用super(MyClass,self).__init__(*args,**kwargs)改为。当它用于以下场合时可能会变得模棱两可:classMyClass(SuperClass1,SuperClass2):def__init__(self,*args,**kwargs):super(MyClass,self).__init__(*args,**kwargs)#whichSuperC

Python - 这是调用父类(super class)方法的更好方法?

我一直在使用:SuperClass.__init__(self,*args,**kwargs)我的原因是这明确显示了使用哪个父类(superclass),尤其是在多重继承的情况下。但是,我遇到的其他代码使用super(MyClass,self).__init__(*args,**kwargs)改为。当它用于以下场合时可能会变得模棱两可:classMyClass(SuperClass1,SuperClass2):def__init__(self,*args,**kwargs):super(MyClass,self).__init__(*args,**kwargs)#whichSuperC

python - 如何使用 python mock 直接模拟父类(super class)?

我正在使用python模拟框架进行测试(http://www.voidspace.org.uk/python/mock/),我想模拟一个父类(superclass)并专注于测试子类的添加行为。(对于那些感兴趣的人,我已经扩展了pymongo.collection.Collection,我只想测试我添加的行为。我不想为了测试目的而将mongodb作为另一个进程运行。)对于本次讨论,A是父类(superclass),B是子类。此外,我定义了直接和间接父类(superclass)调用,如下所示:classA(object):defmethod(self):...defanother_meth

python - 如何使用 python mock 直接模拟父类(super class)?

我正在使用python模拟框架进行测试(http://www.voidspace.org.uk/python/mock/),我想模拟一个父类(superclass)并专注于测试子类的添加行为。(对于那些感兴趣的人,我已经扩展了pymongo.collection.Collection,我只想测试我添加的行为。我不想为了测试目的而将mongodb作为另一个进程运行。)对于本次讨论,A是父类(superclass),B是子类。此外,我定义了直接和间接父类(superclass)调用,如下所示:classA(object):defmethod(self):...defanother_meth

python - <class 'requests.models.Response' > 到 Json

我从未做过任何面向对象的编程,只写过基本的脚本。我在玩grequestsrs=(grequests.get('https://api.github.com/repositories?since='+str(page),auth=(login,password))forpageinpages)blah=grequests.map(rs)printtype(blah[0])回复是:通常我将响应转换为文本,然后将其加载到json中以便我可以解析它,但我不能用这个响应来做到这一点。我了解类的概念,但没有使用过它们或真正知道如何处理该响应。有没有办法把它转换成json?

python - <class 'requests.models.Response' > 到 Json

我从未做过任何面向对象的编程,只写过基本的脚本。我在玩grequestsrs=(grequests.get('https://api.github.com/repositories?since='+str(page),auth=(login,password))forpageinpages)blah=grequests.map(rs)printtype(blah[0])回复是:通常我将响应转换为文本,然后将其加载到json中以便我可以解析它,但我不能用这个响应来做到这一点。我了解类的概念,但没有使用过它们或真正知道如何处理该响应。有没有办法把它转换成json?