我有一个没有标题的csv文件，我正在使用pandas将其导入python。最后一列是目标类，其余列是图像的像素值。我如何继续使用pandas(80/20)将此数据集拆分为训练集和测试集？此外，一旦完成，我将如何拆分这些集合中的每一个，以便我可以定义x(除最后一列之外的所有列)和y(最后一列)？我使用以下方法导入了我的文件:dataset=pd.read_csv('example.csv',header=None,sep=',')谢谢 最佳答案 我建议使用sklearn的train_test_splitfromsklearn.mode

这几乎是同一个问题Howtosolve"OSError:tellingpositiondisabledbynext()call".虽然较旧的问题已经收到了一些有用的解决方法的答案，但错误的含义尚不清楚。我想知道是否有人可以对此发表评论。我正在学习Python并松散地关注tutorial.我在Fedora23上以交互方式输入以下内容:$python3Python3.4.3(default,Aug92016,15:36:17)[GCC5.3.120160406(RedHat5.3.1-6)]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"

我有一个[66k,56k]大小(行，列)的csv文件。它是一个稀疏矩阵。我知道numpy可以处理那个大小的矩阵。我想知道根据大家的经验，scikit-learn算法可以轻松处理多少特征？ 最佳答案 取决于估算器。在那个规模下，线性模型仍然表现良好，而SVM可能需要永远训练(并且忘记随机森林，因为它们无法处理稀疏矩阵)。我个人使用过LinearSVC、LogisticRegression和SGDClassifier以及大小约为300k×330万的稀疏矩阵，没有遇到任何问题。参见@amueller的scikit-learncheatsh

我想这是可能的，因为在fit函数的定义中itsays:X:array-like,shape=[n_samples,n_features]现在我有，我当然可以生成决策树的字符串表示，然后将X[]替换为实际的特征名称。但是我想知道fit函数是否可以直接将特征名称作为输入的一部分？我为每个样本尝试了以下格式[1,2,"feature_1","feature_2"][[1,2],["feature_1","feature_2"]]但都没有用。shape是什么意思？能举个例子吗？ 最佳答案 fit函数本身不支持类似的东西。但是，您可以使用ex

我正在尝试使用GridSearch进行LinearSVC()的参数估计，如下所示-clf_SVM=LinearSVC()params={'C':[0.5,1.0,1.5],'tol':[1e-3,1e-4,1e-5],'multi_class':['ovr','crammer_singer'],}gs=GridSearchCV(clf_SVM,params,cv=5,scoring='roc_auc')gs.fit(corpus1,y)corpus1的形状为(1726,7001)，y的形状为(1726,)这是一个多类分类，y的值为0到3，包括两者，即有四个类。但这给了我以下错误----

我正在针对二进制预测问题运行一些监督实验。我使用10折交叉验证来评估平均精度的性能(每折的平均精度除以交叉验证的折数-在我的例子中为10)。我想绘制这10次折叠的平均精度结果的PR曲线，但我不确定执行此操作的最佳方法。Apreviousquestion在CrossValidatedStackExchange网站上提出了同样的问题。一条建议通过thisexample解决的评论从Scikit-Learn站点绘制跨交叉验证折叠的ROC曲线，并将其调整为平均精度。这是我为尝试这个想法而修改的相关代码部分:fromscipyimportinterp#Otherpackages/functions

我尝试从应用引擎数据存储中获取数据。按“标题”(或任何其他属性)过滤查询有效:obj=db.Query(PageModel).filter('title',title)[0]但与ID相同的是:obj=db.Query(PageModel).filter('ID',page_id)[0]我认为数据存储中的ID和KEY有一些特别之处，但我找不到如何实现通过ID获取数据。 最佳答案 尝试obj=PageModel.get_by_id(page_id)相反。这假定您正在使用的ID是数据存储key的数字ID(即，来自obj.key().id(

我正在尝试找到一种有效的方法来查找数据库中与其分数相关的对象的排名。我天真的解决方案如下所示:rank=0forqinModel.objects.all().order_by('score'):ifq.name=='searching_for_this'returnrankrank+=1应该可以使用order_by让数据库进行过滤:Model.objects.all().order_by('score').filter(name='searching_for_this')但是似乎没有办法在过滤器之后检索order_by步骤的索引。有更好的方法吗？(使用python/django和/或原

Scikit-learn具有相当用户友好的机器学习python模块。我正在尝试训练用于自然语言处理(NLP)的SVM标记器，其中我的标签和输入数据是单词和注释。例如。词性标记，而不是使用double/整数数据作为输入元组[[1,2],[2,0]]，我的元组将如下所示[['word','NOUN'],['young','形容词']]任何人都可以举例说明如何将SVM与字符串元组一起使用吗？此处给出的教程/文档适用于整数/double输入。http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 最佳答案

看看下面的字符串:E|1256280||2014-01-0517:54:00|1|2014-01-0518:59:53|True我想把它分开。管道符号“|”。因此，我使用以下python代码(其中line是包含上述字符串的字符串):printlineprintstr(type(line))printstr(line[1])parts=line.split['|']printstr(parts)但是，当使用这段代码时，出现以下错误:E|1256280||2014-01-0517:54:00|1|2014-01-0518:59:53|True|Traceback(mostrecentcal