我有一个没有标题的csv文件，我正在使用pandas将其导入python。最后一列是目标类，其余列是图像的像素值。我如何继续使用pandas(80/20)将此数据集拆分为训练集和测试集？此外，一旦完成，我将如何拆分这些集合中的每一个，以便我可以定义x(除最后一列之外的所有列)和y(最后一列)？我使用以下方法导入了我的文件:dataset=pd.read_csv('example.csv',header=None,sep=',')谢谢 最佳答案 我建议使用sklearn的train_test_splitfromsklearn.mode

我有一个结构如下的Pandas数据框:valuelabA50B35C8D5E1F1这只是一个例子，实际数据帧更大，但遵循相同的结构。示例数据框是用这两行创建的:df=pd.DataFrame({'lab':['A','B','C','D','E','F'],'value':[50,35,8,5,1,1]})df=df.set_index('lab')我想聚合值小于给定阈值的行:所有这些行都应替换为单个行，该行的值是替换行的总和。例如，如果我选择一个阈值=6，那么预期的结果应该是这样的:valuelabA50B35C8X7#sumofD,E,F我该怎么做？我想用groupby(),但我看

如果没有__str__方法，我如何恢复到python使用的默认函数？classA:def__str__(self):return"Somethinguseless"classB(A):def__str__(self):returnsome_magic_base_function(self) 最佳答案 你可以使用object.__str__():classA:def__str__(self):return"Somethinguseless"classB(A):def__str__(self):returnobject.__str__(

我有一个[66k,56k]大小(行，列)的csv文件。它是一个稀疏矩阵。我知道numpy可以处理那个大小的矩阵。我想知道根据大家的经验，scikit-learn算法可以轻松处理多少特征？ 最佳答案 取决于估算器。在那个规模下，线性模型仍然表现良好，而SVM可能需要永远训练(并且忘记随机森林，因为它们无法处理稀疏矩阵)。我个人使用过LinearSVC、LogisticRegression和SGDClassifier以及大小约为300k×330万的稀疏矩阵，没有遇到任何问题。参见@amueller的scikit-learncheatsh

我想这是可能的，因为在fit函数的定义中itsays:X:array-like,shape=[n_samples,n_features]现在我有，我当然可以生成决策树的字符串表示，然后将X[]替换为实际的特征名称。但是我想知道fit函数是否可以直接将特征名称作为输入的一部分？我为每个样本尝试了以下格式[1,2,"feature_1","feature_2"][[1,2],["feature_1","feature_2"]]但都没有用。shape是什么意思？能举个例子吗？ 最佳答案 fit函数本身不支持类似的东西。但是，您可以使用ex

我正在尝试使用GridSearch进行LinearSVC()的参数估计，如下所示-clf_SVM=LinearSVC()params={'C':[0.5,1.0,1.5],'tol':[1e-3,1e-4,1e-5],'multi_class':['ovr','crammer_singer'],}gs=GridSearchCV(clf_SVM,params,cv=5,scoring='roc_auc')gs.fit(corpus1,y)corpus1的形状为(1726,7001)，y的形状为(1726,)这是一个多类分类，y的值为0到3，包括两者，即有四个类。但这给了我以下错误----

我正在针对二进制预测问题运行一些监督实验。我使用10折交叉验证来评估平均精度的性能(每折的平均精度除以交叉验证的折数-在我的例子中为10)。我想绘制这10次折叠的平均精度结果的PR曲线，但我不确定执行此操作的最佳方法。Apreviousquestion在CrossValidatedStackExchange网站上提出了同样的问题。一条建议通过thisexample解决的评论从Scikit-Learn站点绘制跨交叉验证折叠的ROC曲线，并将其调整为平均精度。这是我为尝试这个想法而修改的相关代码部分:fromscipyimportinterp#Otherpackages/functions

Scikit-learn具有相当用户友好的机器学习python模块。我正在尝试训练用于自然语言处理(NLP)的SVM标记器，其中我的标签和输入数据是单词和注释。例如。词性标记，而不是使用double/整数数据作为输入元组[[1,2],[2,0]]，我的元组将如下所示[['word','NOUN'],['young','形容词']]任何人都可以举例说明如何将SVM与字符串元组一起使用吗？此处给出的教程/文档适用于整数/double输入。http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 最佳答案

我有一个存储json值的变量。我想用Python对其进行base64编码。但是抛出了“不支持缓冲区接口(interface)”的错误。我知道base64需要一个字节来转换。但由于我是Python的新手，不知道如何将json转换为base64编码的字符串。有直接的方法吗？ 最佳答案 在Python3.x中，您需要将str对象转换为bytes对象，以便base64能够对其进行编码。您可以使用str.encode方法做到这一点:>>>importjson>>>importbase64>>>d={"alg":"ES256"}>>>s=jso

我使用pythonscikit-learn库在5000多个样本上安装了k-means算法。我想将最接近聚类中心的50个样本作为输出。我如何执行此任务？ 最佳答案 如果km是k-means模型，则数组X中每个点到第j个质心的距离是d=km.transform(X)[:,j]这给出了一个len(X)距离数组。最接近质心j的50个索引是ind=np.argsort(d)[::-1][:50]所以离质心最近的50个点是X[ind](或者使用argpartition，如果你有足够新的NumPy，因为这样会快很多)。