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
我可以使用scikit-learn获得ROC曲线fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y_true,y_pred,pos_label=1)，其中y_true是基于我的黄金标准的值列表(即，0用于否定情况，1用于肯定情况)和y_pred是相应的分数列表(例如，0.053497243、0.008521122、0.022781548、0.101885263、0.012913795、>0.0,0.042881547[...])我试图弄清楚如何向该曲线添加置信区间，但没有找到任何简单的方法来使用sklearn。 最佳答案
我可以使用scikit-learn获得ROC曲线fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y_true,y_pred,pos_label=1)，其中y_true是基于我的黄金标准的值列表(即，0用于否定情况，1用于肯定情况)和y_pred是相应的分数列表(例如，0.053497243、0.008521122、0.022781548、0.101885263、0.012913795、>0.0,0.042881547[...])我试图弄清楚如何向该曲线添加置信区间，但没有找到任何简单的方法来使用sklearn。 最佳答案
按照示例DemoofDBSCANclusteringalgorithm在ScikitLearning中，我试图将每个聚类类的x、y存储在一个数组中importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearnimportmetricsfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrompylabimport*#Generatesampledatacenters=[[1,1],[-1,
