我正在尝试安装python包scikit-learn。我一直收到错误消息。我试过了pipinstallscikit­-learn错误如下所示。我的安装有什么问题？compileoptions:'-I/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/core/include-c'c++:sklearn/svm/src/libsvm/libsvm_template.cppclang:error:unknownargument:'-mno-fused-madd'[-Wunused-

我在Ubuntu14.04上安装了scikit-learn0.16.1，并且正在学习教程。SKL已安装所有默认配置。教程说明Thesourceofthistutorialcanbefoundwithinyourscikit-learnfolder:scikit-learn/doc/tutorial/text_analytics/我在整个驱动器上都使用了find，但没有“tutorial”文件夹。没有任何地方。有人知道这些文件的实际安装位​​置吗？ 最佳答案 查找包内容包的安装位置取决于您安装scikit-learn的方式如果您通过以

为什么我们安装scikit-learn包:condainstallscikit-learn然后使用名称sklearn在脚本中导入(模块来自)包，例如:fromsklearnimportx 最佳答案 scikit-learn不是python中的有效标识符，所以它不可能是那个。我想他们本可以将包命名为scikit_learn，但需要输入的内容很多，所以我想他们只是为了方便起见而决定缩短包名称。当然，如果您愿意，您可以:importsklearnasscikit_learn:-) 关于pyth

我知道在按名称获取张量时我必须附加一个输出索引例)graph.get_tensor_by_name('example:0')其中:0是输出索引。但为什么这是必要的？here是tensorflow文档中get_tensor_by_name的链接。但是，它没有提到指定输出索引。 最佳答案 在TensorFlow中，名称为tf.Operation对象(对应于tf.Graph中的节点)和tf.Tensor对象以生成它作为输出的tf.Operation命名。由于tf.Operation可以有多个输出，为了唯一地命名tf.Tensor，我们将其

主要目标如下:将StandardScaler应用于连续变量将LabelEncoder和OnehotEncoder应用于分类变量连续变量需要缩放，但同时有几个分类变量也是整数类型。应用StandardScaler会导致不良影响。另一方面，StandardScaler会缩放基于整数的分类变量，这也不是我们想要的。由于连续变量和分类变量混合在单个PandasDataFrame中，建议的工作流程是什么来处理此类问题？说明我的观点的最好例子是KaggleBikeSharingDemand数据集，其中season和weather是整数分类变量 最佳答案

在TensorFlow的新输入管道函数集中，可以使用“group_by_window”函数将记录集分组在一起。它在此处的文档中进行了描述:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/data/Dataset#group_by_window我不完全理解这里用来描述功能的解释，我倾向于通过示例来学习。我无法在互联网上的任何地方找到此功能的任何示例代码。有人可以为此功能制作一个准系统和可运行的示例来展示它是如何工作的，以及为这个功能提供什么？ 最佳答案 对于tensorflo

我尝试在我的LinuxMint12上安装scikit-learn但失败了。我从http://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/下载了这个包并安装sudopython2.7setup.pyinstall然后我将目录更改为home并启动了python2.7shell。在导入sklearn时，我得到了:>>>importsklearn/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/spatial/__init__.py:7:RuntimeWarning:numpy.dtypesizechanged,mayindicatebina

问题我正在尝试使用scikit-learn的LogisticRegressionCV与roc_auc_score作为评分指标。fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreclf=LogisticRegressionCV(scoring=roc_auc_score)但是当我尝试拟合模型时(clf.fit(X,y))，它会抛出一个错误。ValueError:averagehastobeoneof(None,'micro','macro','weighted','s

根据scikitmulticlassclassification逻辑回归可以通过设置用于多类分类multi_class=multinomial在构造函数中。但是这样做会出错:代码:text_clf=Pipeline([('vect',TfidfVectorizer()),('clf',LogisticRegression(multi_class='multinomial')),])text_clf=text_clf.fit(X_train,Y_train)错误:ValueError:求解器liblinear不支持多项式后端。你能告诉我这里出了什么问题吗？注意:将multi_class保

我理解缩放意味着以均值(mean=0)为中心并使单位方差(variance=1)。但是，scikit-learn中的preprocessing.scale(x)和preprocessing.StandardScalar()有什么区别？ 最佳答案 它们做的完全一样，但是:preprocessing.scale(x)只是一个函数，它转换一些数据preprocessing.StandardScaler()是一个支持TransformerAPI的类我会一直使用后者，即使我不需要inverse_transform和co。由StandardSc