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

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

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

我在django中使用get_model和get_models时遇到问题我在models下有几个模型/models/blog.pymodels/tags.pymodels/users.pymodels/comments.pymodels/category.py还有一个models/__init.py__frommyapp.models.blogimport*frommyapp.models.tagsimport*frommyapp.models.usersimport*frommyapp.models.commentsimport*frommyapp.models.categoryim

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

我是Keras的新手，我在尝试使用Python3.6构建一个text-classificationCNN模型时遇到了这个错误:AttributeError:'Model'objecthasnoattribute'name'这是我写的代码:print("\nCreatingModel...")x1=Input(shape=(seq_len1,100),name='x1')x2=Input(shape=(seq_len2,100),name='x2')x1=Reshape((seq_len1,embedding_dim,1))(x1)x2=Reshape((seq_len2,embeddi

importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=tf.keras.utils.normalize(x_train,axis=1)x_test=tf.keras.utils.normalize(x_test,axis=1)model=tf.keras.models.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten())model.add(tf.keras.layers.Dense(

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