我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
目前我几乎总是在我的django项目中使用os.path.join来支持跨操作系统；我目前唯一不使用它的地方是模板名称和URL。所以在我想要路径'/path/to/some/file.ext'的情况下，我使用os.path.join('path','to','some','file.ext').不过，我只是在Windows上测试了我的项目，看看它是否工作正常/是否有必要，Windows似乎很乐意接受'/'或'\\'(或'\'在python之外工作时)，并且由于所有UNIX系统都使用'/'似乎没有理由使用'\\'，在这种情况下有必要在任何地方使用os.path.join吗？是否存在添加'
当我遇到这个怪癖时，我只是在胡闹。我想确保我没有疯。以下代码(适用于2.x和3.x):fromtimeitimporttimeitprint('gen:%s'%timeit('"-".join(str(n)forninrange(1000))',number=10000))print('list:%s'%timeit('"-".join([str(n)forninrange(1000)])',number=10000))在同一台机器上每个版本运行3次。注意:我将计时分组在同一行以节省空间。在我的Python2.7.5上:gen:2.37875941643,2.44095773486,2
join()函数接受一个可迭代对象作为参数。但是，我想知道为什么有:text='asdfqwer'这个:''.join([cforcintext])明显快于:''.join(cforcintext)对于长字符串(即text*10000000)也是如此。观察两个长字符串执行的内存占用，我认为它们都在内存中创建一个且只有一个字符列表，然后将它们连接成一个字符串。所以我猜也许区别仅在于join()如何从生成器中创建此列表以及Python解释器在看到[cforcintext]时如何做同样的事情。但是，再次重申，我只是在猜测，所以我希望有人能证实/否定我的猜测。 最佳
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
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
