我正在尝试使用sklearn.metrics.roc_auc_score使用以下方法计算ROC曲线下的面积:roc_auc=sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,predicted)其中actual是一个带有真实分类标签的二元向量，predicted是一个带有我的分类器预测的分类标签的二元向量。但是，我得到的roc_auc的值与准确度值(标签被正确预测的样本的比例)完全相似。这不是一次性的事情。我在不同的参数值上尝试我的分类器，每次我都得到相同的结果。我在这里做错了什么？ 最佳答案 这是因为您传递
是否有任何习惯用法可以从字典中获取任意键值对而不删除它们？(P3K)编辑:抱歉措辞困惑。我使用任意这个词是因为我不关心我得到的是什么。它不同于随机，我确实关心我得到了什么(即，我需要每个项目被选中的概率相同)。而且我没有key可以使用；如果我这样做了，我认为它会属于RTFM类别并且不值得在SO上得到答案。编辑:不幸的是，在P3K中，.items()返回一个dict_items对象，这与返回迭代器的Python2不同:ActivePython3.1.2.4(ActiveStateSoftwareInc.)basedonPython3.1.2(r312:79147,Sep142010,22
尝试使用nltk.metrics.scores中的函数precision时出现错误。我尝试了许多不同的导入，但都没有成功。我查看了我的python目录中的文件(见下文)，功能在那里，但只是“不能触摸这个/那个”。我看了看:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/metrics/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/metrics/scores.py这是我的终端显示给我的:File"/home/login/projects/python-projects/test.py",line39,inp
这个问题在这里已经有了答案:Strangeresultwhenremovingitemfromalistwhileiteratingoverit(8个答案)关闭4个月前。我是Python的新手，正在尝试使用列表我在linux2上使用Python3.2.3(默认，2012年10月19日，20:13:42)，[GCC4.6.3]这是我的示例代码>>>l=[1,2,3,4,5,6]>>>foriinl:...l.pop(0)...print(l)...我希望得到以下输出1[2,3,4,5,6]2[3,4,5,6]3[4,5,6]4[5,6]5[6]6[]相反，我得到了这个1[2,3,4,5,
我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型，例如model=LogisticRegression()拟合模型，例如model.fit(xtrain,ytrain)预测，例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解，cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds，为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr
在Python字节码中跟踪block的目的是什么？文档here提及:...Perframe,thereisastackofblocks,denotingnestedloops,trystatements,andsuch.但实际上它们似乎并不是实际执行循环所必需的。例如，玩转我看到的REPL:>>>deffoo():...whileTrue:...print('hi')...>>>forinstinlist(dis.get_instructions(foo)):print(inst)...Instruction(opname='SETUP_LOOP',opcode=120,arg=12,
我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
所以下面的内容让我很困惑。#!/usr/bin/pythontest=[0,0,0,1,2,3,4,5,6]test1=[0,0,0,1,2,3,4,5,6]for_dummyintest:if(_dummy==0):test.pop()for_dummyintest1:if(_dummy==0):test1.pop(0)printtestprinttest1结果ubuntu-vm:~/sandbox$./test.py[0,0,0,1,2,3][0,1,2,3,4,5,6]也许，我从根本上误解了pop的实现方式。但我的理解是它删除了列表中给定索引处的项目，并将其返回。如果未指定索引，
我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me
