我想这是一个学术问题，但第二个结果对我来说没有意义。它不应该像第一个一样彻底空虚吗？这种行为的理由是什么？fromitertoolsimportproductone_empty=[[1,2],[]]all_empty=[]print[tfortinproduct(*one_empty)]#[]print[tfortinproduct(*all_empty)]#[()]更新感谢所有的回答——信息量很大。维基百科对NullaryCartesianProduct的讨论提供明确的声明:TheCartesianproductofnosets...isthesingletonsetcontaini
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
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
我正在使用itertools运行数值模拟，迭代输入参数的所有可能组合。在下面的示例中，我有两个参数和六种可能的组合:importitertoolsx=[0,1]y=[100,200,300]myprod=itertools.product(x,y)forpinmyprod:printp[0],p[1]#runmyfunctionusingp[0]asthevalueofxandp[1]asthevalueofy如何获取myprod的大小(示例中为6)？我需要在for循环开始之前打印它。我明白myprod不是列表。我可以计算len(list(myprod))，但这会消耗迭代器，因此for
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
我想将development.ini和production.ini置于版本控制之下，但出于安全原因不希望sqlalchemy.url要存储的连接字符串，因为这将包含用于数据库连接的用户名和密码。在Pyramid中，从其他外部文件获取此设置的规范方式是什么？编辑除了使用环境变量的解决方案外，我在#pyramid上询问后想出了这个解决方案:defmain(global_config,**settings):"""ThisfunctionreturnsaPyramidWSGIapplication."""#Readdbpasswordfromconfigfileoutsideofversio
