我认为函数TfidfVectorizer没有正确计算IDF因子。例如，从tf-idffeatureweightsusingsklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer复制代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizercorpus=["Thisisverystrange","Thisisverynice"]vectorizer=TfidfVectorizer(use_idf=True,#utilizaoidfcomopeso,fazendotf*idfnorm=Non
我在sklearn中使用了RandomForestClassifier来确定数据集中的重要特征。我如何能够返回实际的特征名称(我的变量标记为x1、x2、x3等)而不是它们的相对名称(它告诉我重要的特征是“12”、“22”等)。以下是我目前用于返回重要功能的代码。important_features=[]forx,iinenumerate(rf.feature_importances_):ifi>np.average(rf.feature_importances_):important_features.append(str(x))printimportant_features此外，为了
在几周前发布的AppEngineAPI更新之后，精彩“不允许的HTTP响应header”部分出现在Python响应类文档中here，这说明出于安全目的不能设置列出的header。一切都很好，除了现在我所有的blob下载都有未知长度，导致所有主要浏览器显示未知长度进度指示器!我只想说用户(和我自己)发现这对于大量下载来说非常烦人，因为无法猜测下载需要多长时间，或者他们可能会走多远。我之前通过根据数据存储区中blob的信息记录设置Content-Lengthheader来解决此问题，但现在不允许这样做，还有另一种方法可以实现吗？非常感谢任何想法! 最佳答案
我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr
我正在尝试在pyPI上注册一个包。在创建一个看起来像的.pypirc之后[distutils]#thistellsdistutilswhatpackageindexesyoucanpushtoindex-servers=pypipypitest[pypi]repository:https://pypi.python.org/pypiusername:"amfarrell"password:"Idontpostmypassphrasepublicly"[pypitest]repository:https://testpypi.python.org/pypiusername:"amfarr
由于我的分类器在测试数据上产生了大约99%的准确率，我有点怀疑并想深入了解我的NB分类器最有用的特征，看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:Howtogetmostinformativefeaturesforscikit-learnclassifiers?至于我的特征输入，我仍在尝试，目前我正在使用CountVectorizer测试一个简单的unigram模型:vectorizer=CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=2,stop_words='english')关于上述主题，我发现了以下函数:defshow_most_inform
我有两个不同的特征集(因此，行数相同且标签相同)，在我的例子中DataFrames:df1:|A|B|C|-------------|1|4|2||1|4|8||2|1|1||2|3|0||3|2|5|df2:|E|F|---------|6|1||1|3||8|1||2|8||5|2|标签:|labels|----------|5||5||1||7||3|我想用它们来训练VotingClassifier。但是拟合步骤只允许指定单个特征集。目标是使clf1与df1和clf2与df2相匹配。eclf=VotingClassifier(estimators=[('df1-clf',clf1
在caffe文档中:http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/net_layer_blob.htmlBlobstorageandcommunication#ABlobisawrapperovertheactualdatabeingprocessedandpassedalongbyCaffe,andalsounderthehoodprovidessynchronizationcapabilitybetweentheCPUandtheGPU.Mathematically,ablobisanN-dimensionalarraystoredinaC-co
我正在尝试使用TensorFlow编写一个简单的深度机器学习模型。我正在使用我在Excel中制作的玩具数据集，只是为了让模型工作并接受数据。我的代码如下:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastfraw_data=np.genfromtxt('ai/mock-data.csv',delimiter=',',dtype=str)my_data=np.delete(raw_data,(0),axis=0)#deletesthefirstrow,axis=0indicatesrow,axis=1indicatescolumnmy_d
我的具体情况属性(property)管理网站，用户可以在其中上传照片和租赁文件。对于每个公寓单元，可能有4张照片，因此系统中的照片数量不会过多。对于照片，每张都有缩略图。我的问题我的第一要务是性能。对于最终用户，我想尽快加载页面和显示图像。我应该将图像存储在数据库或文件系统中，还是不重要？我需要缓存任何东西吗？提前致谢! 最佳答案 虽然凡事都有异常(exception)，但一般情况下，将图像存储在文件系统中是最好的选择。您可以轻松地为图像提供缓存服务，您无需担心额外的代码来处理图像处理，并且如果需要，您可以通过标准的图像编辑方法轻松
