我将这个问题发布到CrossValidated论坛，后来意识到这可能会在stackoverlfow中找到合适的受众。我正在寻找一种方法，可以使用从pythonstatsmodel获得的fit对象(结果)输入到scikit-learncross_validation方法的cross_val_score中？所附链接表明这可能是可能的，但我没有成功。我收到以下错误estimatorshouldabeanestimatorimplementing'fit'methodstatsmodels.discrete.discrete_model.BinaryResultsWrapperobjectat

我正在尝试使用git-resource获取，修改和推动文件，但行不通，有人可以帮助我吗？这两个资源指向相同的GIT存储库，目标是在存储库中添加文件。我不明白我在哪里错了，大厅输出是绿色的，但是存储库没有新文件这是工作：jobs:-name:myjobplan:-get:input-repo-get:output-repo-task:simpletaskconfig:platform:linuximage_resource:type:docker-imagesource:repository:ubunturun:path:shargs:--exc-|cata_file>output-repo/a

我使用load_file方法让linearsvc针对训练集和测试集工作，我试图让它在多处理器环境中工作。如何在LinearSVC().fit()LinearSVC().predict()上进行多处理工作？我还不太熟悉scikit-learn的数据类型。我也在考虑将样本拆分为多个数组，但我不熟悉numpy数组和scikit-learn数据结构。这样做会更容易放入multiprocessing.pool()中，这样，将样本分成block，训练它们并稍后组合训练集，它会工作吗？编辑:这是我的场景:假设，我们在训练样本集中有100万个文件，当我们想要在多个处理器上分发Tfidfvectoriz

在multilabelclassification中设置，sklearn.metrics.accuracy_score仅计算子集准确性(3):即为样本预测的标签集必须与y_true中相应的标签集完全匹配。这种计算准确度的方法有时被命名为精确匹配率(1):在scikit-learn中有没有其他典型的方法来计算准确度，即(如(1)和(2)中所定义，更明确地称为Hamming分数(4)(因为它与Hamming损失密切相关)，或基于标签准确度)？(1)Sorower,MohammadS."Aliteraturesurveyonalgorithmsformulti-labellearning."

我想使用scikit-learnNMF(来自here)(或者任何其他NMF，如果它能胜任的话)。具体来说，我有一个输入矩阵(这是一个音频幅度谱图)，我想分解它。我已经预先计算了W矩阵。我如何在sklearn.decompose.NMF中使用一个fixedW？我还没有发现任何其他问题。我看到了this方法还在fit参数中提到了类似的内容:“如果为False，则假定组件已预先计算并存储在transformer中，并且不会更改。”。但是，我不确定如何制作该转换器对象。 最佳答案 Thispartofthecode稍微解释了内部处理。听起来

一、报错内容Failedtoloadresource:theserverrespondedwithastatusof413(RequestEntityTooLarge)二、原因说明经过查询，是因为应用服务器使用了Nginx做代理，而在Nginx这一层限制了上传文件的大小，因此需要修改Nginx配置三、问题解决在location下面增加client_max_body_size100M;配置项，重启Nginx文件上传成功．

我正在尝试安装apachespark以在我的Windows机器上本地运行。我已按照此处的所有说明进行操作https://medium.com/@loldja/installing-apache-spark-pyspark-the-missing-quick-start-guide-for-windows-ad81702ba62d.安装完成后，我可以成功启动pyspark，并执行如下命令textFile=sc.textFile("README.md")然后当我执行对文本文件进行操作的命令时，例如textFile.first()Spark给我错误“worker无法连接回来”，我可以在来自w

在某些时候我的pip安装坏了(我怀疑是在升级到Ubuntu14.04时)，我无法通过完全删除它并重新安装(通过synaptic包管理器)来恢复它。它不会发生在所有包中，但会发生在一些常见的包中，例如autopep8甚至setuptools本身。我得到的错误是DownloadingfromURLhttps://pypi.python.org/packages/3.3/p/pep8/pep8-1.5.6-py2.py3-none-any.whl#md5=c7da9fb6a4316b53b6a873de076441e2(fromhttps://pypi.python.org/simple/p

我修改了BernoulliRBMscikit类学习使用softmax可见单元组。在此过程中，我添加了一个额外的Numpy数组visible_config作为类属性，它在构造函数中初始化如下:self.visible_config=np.cumsum(np.concatenate((np.asarray([0]),visible_config),axis=0))其中visible_config是作为输入传递给构造函数的Numpy数组。当我直接使用fit()函数训练模型时，代码运行没有错误。但是，当我使用GridSearchCV结构时，出现以下错误CannotcloneobjectSoft

我正在尝试使用FeatureUnion从数据结构中提取不同的特征，但由于维度不同而失败:ValueError:blocks[0,:]hasincompatiblerowdimensions实现我的FeatureUnion是按以下方式构建的:features=FeatureUnion([('f1',Pipeline([('get',GetItemTransformer('f1')),('transform',vectorizer_f1)])),('f2',Pipeline([('get',GetItemTransformer('f2')),('transform',vectorizer_