我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me
我正在使用代理集作为环境变量(exporthttp_proxy=example.com)。对于使用urllib2的一次调用，我需要暂时禁用它，即。取消设置http_proxy。我尝试了文档和互联网中建议的各种方法，但到目前为止无法取消设置代理。到目前为止我已经尝试过:#doesn'tworkreq=urllib2.Request('http://www.google.com')req.set_proxy(None,None)urllib2.urlopen(req)#alsodoesn'tworkurllib.getproxies=lambdax=None:{}
我在Django序列化中遇到问题这是我的状态模型classState(models.Model):classTranslation(translation.Translation):name=models.CharField(max_length=64)capital=models.ForeignKey('City',related_name="state_capital",null=True)country=models.ForeignKey(Country,related_name="state_country",null=True)latitude=models.DecimalF
我开始使用tensorflow(来自Caffe)，我正在使用损失sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是onehot编码。现在，我想根据类标签使用权重；我知道，如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits(一个热编码)，这可能可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情？ 最佳答案 importtensorflowastfimp
我注意到tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels,logits)主要执行3个操作:将softmax应用于logits(y_hat)以对其进行归一化:y_hat_softmax=softmax(y_hat)。计算交叉熵损失:y_cross=y_true*tf.log(y_hat_softmax)对一个实例的不同类求和:-tf.reduce_sum(y_cross,reduction_indices=[1])代码借自here完美地证明了这一点。y_true=tf.convert_to_tensor(np.array([[0.0,1.
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我尝试用本地镜像替换训练和验证数据。但是在运行训练代码时，出现了错误:ValueError:Cannotsqueezedim[1],expectedadimensionof1,got3for'sparse_softmax_cross_entropy_loss/remove_squeezable_dimensions/Squeeze'(op:'Squeeze')withinputshapes:[100,3].不知道怎么解决。模型定义代码中没有可见变量。代码修改自TensorFlow教程。图片是jpg。这里是详细的错误信息:INFO:tensorflow:Usingdefaultconfi
我是python的新手。我正在尝试解析URL文件以仅保留域名。我的日志文件中的一些url以http://开头，一些以www开头。有些两者都开头。这是我的代码中去掉http://部分的部分。我需要添加什么才能同时查找http和www.并删除两者？line=re.findall(r'(https?://\S+)',line)目前，当我运行代码时，只有http://被删除。如果我将代码更改为以下内容:line=re.findall(r'(https?://www.\S+)',line)只有以两者开头的域才会受到影响。我需要代码更有条件。时间差编辑...这是我的完整代码...importrei
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
