我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型，例如model=LogisticRegression()拟合模型，例如model.fit(xtrain,ytrain)预测，例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解，cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds，为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr
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
我是python的新手，正在尝试使用请求库从IMDb获取一些信息。我的代码以我的母语捕获所有数据(例如，电影标题)，但我想用英语获取它们。我如何更改请求中的接受语言来做到这一点？ 最佳答案 您需要做的就是定义自己的header:importrequestsurl="http://www.imdb.com/title/tt0089218/"headers={"Accept-Language":"en-US,en;q=0.5"}r=requests.get(url,headers=headers)您也可以添加您想要修改的任何其他head
我正在使用Django1.4的新i18n_patterns:fromdjango.conf.urlsimportpatterns,include,urlfromdjango.conf.urls.i18nimporti18n_patternsfromdjango.contribimportadminadmin.autodiscover()urlpatterns+=i18n_patterns('',url(r'^admin/',include(admin.site.urls)),)它适用于所有活跃的语言:/en/admin/#Ok/es/admin/#Ok但这失败了:/admin/#404
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
我如何告诉NLTK以特定语言处理文本？偶尔我会编写一个专门的NLP例程来在非英语(但仍然是印欧语)文本域上进行POS标记、分词等。这个问题似乎只针对不同的语料库，而不是代码/设置的变化:POStagginginGerman或者，是否有专门用于python的希伯来语/西类牙语/波兰语NLP模块？ 最佳答案 我不确定您所说的代码/设置更改是什么。NLTK主要依赖于机器学习，“设置”通常是从训练数据中提取的。当谈到POS标记时，结果和标记将取决于您使用/训练的标记器。如果您自己训练，您当然需要一些西类牙语/波兰语训练数据。这些可能很难找到
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.
