我正在尝试使用gensim主题模型回收scikit-learn矢量化器对象。原因很简单:首先，我已经有大量的矢量化数据；其次，我更喜欢scikit-learn矢量化器的界面和灵active；第三，即使使用gensim进行主题建模非常快，但根据我的经验计算其字典(Dictionary())相对较慢。之前有人问过类似的问题，especiallyhere和here,桥接解决方案是gensim的Sparse2Corpus()函数，它将Scipy稀疏矩阵转换为gensim语料库对象。但是，这种转换没有使用sklearn矢量化器的vocabulary_属性，该属性保存单词和特征ID之间的映射。为了
我正在使用NLTK和scikit-learn的CountVectorizer的组合来进行词干提取和标记化。以下是CountVectorizer的简单用法示例:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervocab=['Theswimmerlikesswimmingsoheswims.']vec=CountVectorizer().fit(vocab)sentence1=vec.transform(['Theswimmerlikesswimming.'])sentence2=vec.transform(['Theswim
我有以下代码，使用KerasScikit-LearnWrapper:fromkeras.modelsimportSequentialfromsklearnimportdatasetsfromkeras.layersimportDensefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasClassifierfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldfromsklearn.model_selectionim
在发帖之前，我做了很多搜索，发现thisquestion这可能正是我的问题。但是，我尝试了答案中提出的建议，但不幸的是，这并没有解决它，我无法添加评论以请求进一步解释，因为我是这里的新成员。无论如何，我想在Python中使用带有scikit-learn的高斯过程，从一个简单但真实的案例开始(使用scikit-learn文档中提供的示例)。我有一个名为X的2D输入集(8对2个参数)。我有8个对应的输出，收集在一维数组y中。#Inputs:8pointsX=np.array([[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4],[p5,q5],[p6,q6],[p7,q7],[
我需要使用pca来识别某组数据中方差最大的维度。我正在使用scikit-learn的pca来执行此操作，但我无法从pca方法的输出中确定我的数据中方差最大的组件是什么。请记住，我不想消除这些维度，只是识别它们。我的数据被组织成一个包含150行数据的矩阵，每行有4个维度。我的做法如下:pca=sklearn.decomposition.PCA()pca.fit(data_matrix)当我打印pca.explained_variance_ratio_时，它会输出从最高到最低排序的方差比数组，但它没有告诉我它们对应的数据中的哪个维度(我试过改变矩阵上列的顺序，得到的方差比数组是相同的)。打
我正在对大约100条记录(未标记)的样本进行聚类，并尝试使用grid_search来评估具有各种超参数的聚类算法。我正在使用silhouette_score进行评分，效果很好。我的问题是我不需要使用GridSearchCV/RandomizedSearchCV的交叉验证方面，但是我找不到简单的GridSearch/RandomizedSearch。我可以自己编写，但ParameterSampler和ParameterGrid对象非常有用。我的下一步将是继承BaseSearchCV并实现我自己的_fit()方法，但我认为值得询问是否有更简单的方法来做到这一点，因为例如通过向cv参数传递一
我需要序列化scikit-learn/statsmodels模型，以便将所有依赖项(代码+数据)打包在一个人工制品中，并且该人工制品可用于初始化模型并进行预测。使用picklemodule不是一个选项，因为这只会处理数据依赖性(代码不会被打包)。所以，我一直在用Dill进行实验。.为了使我的问题更准确，以下是我构建模型并将其持久化的示例。fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmfromsklearn.preprocessingimportNormalizerimportdilldigits=datasets.load_digits(
如何使用cross_val_score进行回归？默认评分似乎是准确度，这对于回归来说意义不大。假设我想使用均方误差，是否可以在cross_val_score中指定？尝试了以下两种但不起作用:scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring='mean_squared_error')和scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring=metri
我有以下代码fromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifierfromsklearn.cross_validationimportcross_val_score#splitthedatasetfortrainandtestcombnum['is_train']=np.random.uniform(0,1,len(combnum))ET:{1})".format(label_columns,et_score))检查数组的形状:features.shapeOut[19]:(43069,34)和labels.shapeOut[20]:(43069,1
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭5年前。Improvethisquestion您能否解释一下scikit-learn中的“fit”方法的作用？为什么有用？ 最佳答案 简而言之:拟合等于训练。然后，经过训练后，模型就可以用来进行预测了，通常使用.predict()方法调用。详细说明:将模型拟合(即使用.fit()方法)训练数据本质上是建模过程的训练部分。它找到通过所使用的算法指定的方程的系数(例如上面的umutto's线性回归示
