我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题，我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年)，我们想将我们的数据集分成几个block，如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](
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
考虑这个例子:>>>importsubprocessassp>>>sp.Popen("notepad2.exe",env={"PATH":"C:\\users\\guillermo\\smallapps\\bin"})>>>sp.Popen("notepad2.exe",env={"PATH":u"C:\\users\\guillermo\\smallapps\\bin"})Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python26\lib\subprocess.py",line633,in__init__errread,
Python脚本的shebang应该是什么样的？有些人支持#!/usr/bin/envpython，因为它可以智能地找到Python解释器。其他支持#!/usr/bin/python，因为现在在大多数GNU/Linux发行版中python是默认程序。这两种变体有什么好处？ 最佳答案 DebianPythonPolicy状态:ThepreferredspecificationforthePythoninterpreteris/usr/bin/pythonor/usr/bin/pythonX.Y.ThisensuresthataDebi
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
有没有办法强制conda在给定的环境中使用系统版本的python(以及所有系统库)？我的shell默认启用了conda，这可能有点烦人，因为如果我尝试运行系统python应用程序，它会获得与预期不同的python版本(python仍然默认为2.7*buntu)，并且通常不会运行。我希望conda的根环境只是重定向到系统python安装。 最佳答案 您需要编辑所有用户shell运行命令，例如您的.bashrc文件，以将anaconda的bin目录添加到路径exportPATH=~/anaconda/bin:$PATH中，同时在您的根目
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
在所有可执行Python脚本的开头，我都放置了shebang行:#!/usr/bin/envpython我在envpython生成Python2.2环境的系统上运行这些脚本。我的脚本很快就会失败，因为我手动检查了兼容的Python版本:ifsys.version_info如果可能的话，我不想更改每个可执行文件的shebang行；但是，我没有机器的管理权限来更改envpython的结果，而且我不想强制使用特定版本，如:#!/usr/bin/envpython2.4我想避免这种情况，因为系统可能有比Python2.4更新的版本，或者可能有Python2.5但没有Python2.4。优雅的解
