我有一个类不平衡问题，并且一直在使用scikit-learn(>=0.16)中的实现来试验加权随机森林。我注意到该实现在树构造函数中采用class_weight参数，在fit方法中采用sample_weight参数来帮助解决类不平衡问题。不过，这两者似乎相乘以决定最终权重。我无法理解以下内容:在树的构建/训练/预测的哪些阶段使用了这些权重？我看过一些关于加权树的论文，但我不确定scikit实现了什么。class_weight和sample_weight到底有什么区别？ 最佳答案 RandomForests是建立在树上的，树上有很好的
我搜索了sklearndocsforTimeSeriesSplit和docsforcross-validation但我还没有找到一个可行的例子。我使用的是sklearn0.19版。这是我的设置importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportTimeSeriesSplitfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportnumpyasnpX=np.array([[4,5,6,1,0,2],[3.1,3.5,1.0,2.1,8.3,1.1]]).Ty=np.array([1,6,7,1,2,3
我搜索了sklearndocsforTimeSeriesSplit和docsforcross-validation但我还没有找到一个可行的例子。我使用的是sklearn0.19版。这是我的设置importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportTimeSeriesSplitfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportnumpyasnpX=np.array([[4,5,6,1,0,2],[3.1,3.5,1.0,2.1,8.3,1.1]]).Ty=np.array([1,6,7,1,2,3
我在.csv文件中有一个数据集(dataTrain.csv和dataTest.csv)，格式如下:Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)273.1,24.675,0.806677258313.1,24.675,0.888394713...,...,...并且能够使用此代码构建回归模型和预测:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modeldataTrain=pd.read_csv("dataTrain.csv")dataTest=pd.read_csv("dataTest.cs
我在.csv文件中有一个数据集(dataTrain.csv和dataTest.csv)，格式如下:Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)273.1,24.675,0.806677258313.1,24.675,0.888394713...,...,...并且能够使用此代码构建回归模型和预测:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modeldataTrain=pd.read_csv("dataTrain.csv")dataTest=pd.read_csv("dataTest.cs
我正在尝试使用波士顿住房数据集来学习scikit-learn和机器学习。#Isplittedtheinitialdataset('housing_X'and'housing_y')fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(housing_X,housing_y,test_size=0.25,random_state=33)#Iscaledthosetwodatasetsfromsklearn.preprocessingimportSta
我正在尝试使用波士顿住房数据集来学习scikit-learn和机器学习。#Isplittedtheinitialdataset('housing_X'and'housing_y')fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(housing_X,housing_y,test_size=0.25,random_state=33)#Iscaledthosetwodatasetsfromsklearn.preprocessingimportSta
我想对缺少列的数据进行聚类。手动执行此操作，我会在没有此列的情况下计算缺少列的距离。使用scikit-learn，丢失数据是不可能的。也没有机会指定用户距离函数。是否有机会在缺失数据的情况下进行聚类？示例数据:n_samples=1500noise=0.05X,_=make_swiss_roll(n_samples,noise)rnd=np.random.rand(X.shape[0],X.shape[1])X[rnd 最佳答案 我认为您可以使用迭代的EM类型算法:Initializemissingvaluestotheircolu
我想对缺少列的数据进行聚类。手动执行此操作，我会在没有此列的情况下计算缺少列的距离。使用scikit-learn，丢失数据是不可能的。也没有机会指定用户距离函数。是否有机会在缺失数据的情况下进行聚类？示例数据:n_samples=1500noise=0.05X,_=make_swiss_roll(n_samples,noise)rnd=np.random.rand(X.shape[0],X.shape[1])X[rnd 最佳答案 我认为您可以使用迭代的EM类型算法:Initializemissingvaluestotheircolu
我正在使用crontab为我的minecraft服务器运行维护脚本。大多数时候它工作正常，除非crontab尝试使用重启脚本。如果我手动运行重新启动脚本，则没有任何问题。因为我相信它与路径名有关，所以我试图确保它总是从minecraft目录执行任何minecraft命令。所以我将命令封装在pushd/popd中:os.system("pushd/directory/path/here")os.system("commandtosenttominecraft")os.system("popd")下面是一个交互式session，将我的世界从等式中剔除。一个简单的“ls”测试。如您所见，它根
