我正在尝试使用scikit-learn的一种监督学习方法将文本片段分类为一个或多个类别。我尝试过的所有算法的预测函数都只返回一个匹配项。比如我有一段文字:"TheatersinNewYorkcomparedtothoseinLondon"我已经训练算法为我输入的每个文本片段选择一个位置。在上面的示例中，我希望它返回NewYork和London，但它只返回NewYork。是否可以使用scikit-learn返回多个结果？或者甚至返回具有下一个最高概率的标签？感谢您的帮助。---更新我尝试使用OneVsRestClassifier，但我仍然只能获得每条文本的一个选项。下面是我正在使用的示例
如何找到每个系数的p值(显着性)？lm=sklearn.linear_model.LinearRegression()lm.fit(x,y) 最佳答案 这有点矫枉过正，但让我们试一试。首先让我们使用statsmodel找出p值应该是什么importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,linear_modelfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportstatsmodels.apiassmfromscipyim
我想在Android应用中添加“评价此应用”链接，以便在用户手机上的GooglePlay商店应用中打开应用列表。我必须编写什么代码来创建在手机上的GooglePlay商店应用程序中打开的market://或http://-链接？您将代码放在哪里？有人有这方面的示例实现吗？您是否必须指定market://或http://链接将放置在哪个屏幕上，哪个最好使用-market://还是http://? 最佳答案 我使用以下代码从我的应用打开Play商店:valuri:Uri=Uri.parse("market://details?id=$p
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我运行了geminstallpuma但由于这些错误而失败。我正在尝试为LearnEnoughRuby教程设置Ruby。[developer]$geminstallpuma-v'3.4.0'Buildingnativeextensions.Thiscouldtakeawhile...ERROR:Errorinstallingpuma:ERROR:Failedtobuildgemnativeextension.currentdirectory:/Users/Jim/.rvm/gems/ruby-2.4.0@newgemset/gems/puma-3.4.0/ext/puma_http11/
在shell脚本中，我正在检查是否安装了此软件包，如果未安装则安装它。所以使用shell脚本:importnltkechonltk.__version__但它会在import行停止shell脚本在linux终端尝试用这种方式查看:whichnltk这并没有让人觉得它已经安装了。有没有其他方法可以在shell脚本中验证这个包安装，如果没有安装，也安装它。 最佳答案 importnltk是Python语法，因此在shell脚本中不起作用。要测试nltk和scikit_learn的版本，您可以编写一个Python脚本并运行它。这样的脚本可
在shell脚本中，我正在检查是否安装了此软件包，如果未安装则安装它。所以使用shell脚本:importnltkechonltk.__version__但它会在import行停止shell脚本在linux终端尝试用这种方式查看:whichnltk这并没有让人觉得它已经安装了。有没有其他方法可以在shell脚本中验证这个包安装，如果没有安装，也安装它。 最佳答案 importnltk是Python语法，因此在shell脚本中不起作用。要测试nltk和scikit_learn的版本，您可以编写一个Python脚本并运行它。这样的脚本可
如何将经过训练的朴素贝叶斯分类器保存到磁盘并用它来预测数据？我有以下来自scikit-learn网站的示例程序:fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB()y_pred=gnb.fit(iris.data,iris.target).predict(iris.data)print"Numberofmislabeledpoints:%d"%(iris.target!=y_pred).sum() 最佳
如何将经过训练的朴素贝叶斯分类器保存到磁盘并用它来预测数据？我有以下来自scikit-learn网站的示例程序:fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB()y_pred=gnb.fit(iris.data,iris.target).predict(iris.data)print"Numberofmislabeledpoints:%d"%(iris.target!=y_pred).sum() 最佳
我正在尝试使用scikit-learn的LabelEncoder对字符串标签的pandasDataFrame进行编码。由于数据框有很多(50+)列，我想避免为每一列创建一个LabelEncoder对象；我宁愿只拥有一个大的LabelEncoder对象，它可以在我的所有数据列中工作。将整个DataFrame放入LabelEncoder会产生以下错误。请记住，我在这里使用的是虚拟数据；实际上，我正在处理大约50列字符串标记的数据，因此需要一个不按名称引用任何列的解决方案。importpandasfromsklearnimportpreprocessingdf=pandas.DataFram
