引言北京时间：2023/5/17/22:19，不知道是以前学的不够扎实，还是很久没有学习相关知识，对有的知识可以说是遗忘了许多，以该篇博客有关知识为例，我发现我对迭代器和模板的有关知识的理解还不够透彻，不知道是对以前知识的遗忘，还是现在所学确实有难度，反正导致我很懵，希望当该篇博客写完，能让我的理解更上一层楼吧！并且今天是周三，没课，但是有些摆烂，因素很多，可能是前几天学习强度有一些大导致的，也可能是自我要求变高了，也可能是整个宿舍都去图书馆，独独我没去而感到一定的压力，当然也可能是最近的课程难度上升，不容易学进去，从而导致容易摆烂，反正各个因素都有，在此值得思索，该篇博客是一个过度，因为只要
这个问题在这里已经有了答案:HowtoignoredeprecationwarningsinPython(17个回答)关闭6年前。我想在教学时忽略所有包的警告，但scikit-learn似乎可以使用warnings包来控制它。例如:withwarnings.catch_warnings():warnings.simplefilter("ignore")fromsklearnimportpreprocessing/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/fixes.py:66:DeprecationWarning:inspe
这个问题在这里已经有了答案:HowtoignoredeprecationwarningsinPython(17个回答)关闭6年前。我想在教学时忽略所有包的警告，但scikit-learn似乎可以使用warnings包来控制它。例如:withwarnings.catch_warnings():warnings.simplefilter("ignore")fromsklearnimportpreprocessing/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/fixes.py:66:DeprecationWarning:inspe
前言C-index，C指数即一致性指数（concordanceindex），用来评价模型的预测能力。C指数是指所有病人对子中预测结果与实际结果一致的对子所占的比例。它估计了预测结果与实际观察到的结果相一致的概率。c指数的计算方法是：把所研究的资料中的所有研究对象随机地两两组成对子。以生存分析为例，对于一个病人，如果生存时间较长的一位的预测生存时间也长于另一位的预测生存时间，或预测的生存概率高的一位的生存时间长于生存概率低的另一位，则称之为预测结果与实际结果一致。C-index最早是由范德堡大学（VanderbiltUniversity）生物统计教授FrankEHarrellJr1996年提出，
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我需要将我的数据分成训练集(75%)和测试集(25%)。我目前使用以下代码执行此操作:X,Xt,userInfo,userInfo_train=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,userInfo)但是，我想对我的训练数据集进行分层。我怎么做？我一直在研究StratifiedKFold方法，但没有让我指定75%/25%的分割，只对训练数据集进行分层。 最佳答案 [0.17更新]参见sklearn.model_selection.train_test_split的文档:fromskl
我需要将我的数据分成训练集(75%)和测试集(25%)。我目前使用以下代码执行此操作:X,Xt,userInfo,userInfo_train=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,userInfo)但是，我想对我的训练数据集进行分层。我怎么做？我一直在研究StratifiedKFold方法，但没有让我指定75%/25%的分割，只对训练数据集进行分层。 最佳答案 [0.17更新]参见sklearn.model_selection.train_test_split的文档:fromskl
liblinear和nltk等机器学习包中的分类器提供了一个方法show_most_informative_features()，这对调试功能非常有帮助:viagra=Noneok:spam=4.5:1.0hello=Trueok:spam=4.5:1.0hello=Nonespam:ok=3.3:1.0viagra=Truespam:ok=3.3:1.0casino=Truespam:ok=2.0:1.0casino=Noneok:spam=1.5:1.0我的问题是是否为scikit-learn中的分类器实现了类似的功能。我搜索了文档，但找不到类似的东西。如果还没有这样的功能，有人知
liblinear和nltk等机器学习包中的分类器提供了一个方法show_most_informative_features()，这对调试功能非常有帮助:viagra=Noneok:spam=4.5:1.0hello=Trueok:spam=4.5:1.0hello=Nonespam:ok=3.3:1.0viagra=Truespam:ok=3.3:1.0casino=Truespam:ok=2.0:1.0casino=Noneok:spam=1.5:1.0我的问题是是否为scikit-learn中的分类器实现了类似的功能。我搜索了文档，但找不到类似的东西。如果还没有这样的功能，有人知
