一直在尝试在包含20个左右标签的约50,000个条目的数据集上运行RF分类器，我认为这应该没问题，但在尝试拟合时我不断遇到以下问题......ExceptionMemoryError:MemoryError()in'sklearn.tree._tree.Tree._resize'ignoredSegmentationfault(coredumped)数据集已通过TfidfVectorizer，然后通过n=100的TruncatedSVD进行降维。RandomForestClassifier以n_jobs=1和n_estimators=10运行，试图找到它可以工作的最小点。该系统使用4G
我有一组2000棵经过训练的随机回归树(来自scikitlearn的随机森林回归器，n_estimators=1)。使用multiprocessing和共享内存在大型数据集(~100000*700000=70GB@8位)上并行训练树(50个核心)，效果非常好。请注意，我没有使用RF的内置多核支持，因为我事先进行了功能选择。问题:并行测试大型矩阵(~20000*700000)时，我总是内存不足(我可以访问具有500GBRAM的服务器)。我的策略是将测试矩阵保存在内存中并在所有进程之间共享。根据statementbyoneofthedevelopers测试的内存要求是2*n_jobs*si
我正在将应用程序从python2移植到python3并遇到以下问题:random.randint根据使用的Python版本返回不同的结果。所以importrandomrandom.seed(1)result=random.randint(1,100)在Python2.x上结果将为14，在Python3.x上:18不幸的是，我需要在python3上有相同的输出才能实现服务的向后兼容性。现在我只有使用Python3.x中的subprocess模块来执行Python2.x代码的想法result=subprocess.check_output('''python2-c"importrandom
RandomForestClassifierOnMalware（copyright2020byYISHA，ifyouwanttore-postthis，pleasesendmeanemail：shayi1983end@gmail.com）（全英语版）处理恶意软件的随机森林分类器算法（RandomForestClassifierOnMalware）Overview随机森林分类器是最近很流行的一种识别恶意软件的机器学习算法，由python编程语言实现；用于杀毒软件的传统基于特征码、签名、启发式识别已经无法完全检测大量的变体，因此需要一种高效和准确的方法。很幸运的是我们有开源的 sklearn库能够
为自己创建一个简单的通行证生成器，我注意到如果我希望我的人口只有数字(0-9)，总共有10个选项，如果我希望我的长度超过10，它不会使用更多的数字然后一次并返回“样本大于总体”错误。是否可以维护代码，但添加/减少代码行使其工作？还是我必须使用随机选择？importstringimportrandomz=int(raw_input("for:\nnumbersonlychoose1,\nlettersonlychoose2,\nlettersandnumberschoose3,\nforeverythingchoose4:"))ifz==1:x=string.digitselifz==2
据说Python的随机数生成器依赖time这意味着如果我想创建一个这样的随机数23987429038409238409283并将其存储到浏览器cookie中以进行“身份验证”有可能有人可以根据“时间”找到这个数字。所以问题是，我如何创建一个随机数，让其他对代码了解很多的人猜不到。？ 最佳答案 如果您的系统可用，您可以使用random.SystemRandom:http://docs.python.org/2/library/random.html#random.SystemRandomClassthatusestheos.urand
python随机模块的性能问题，特别是random.sample和random.shuffle出现在thisquestion中。.在我的电脑上，我得到以下结果:>python-mtimeit-s'importrandom''random.randint(0,1000)'1000000loops,bestof3:1.07usecperloop>python3-mtimeit-s'importrandom''random.randint(0,1000)'1000000loops,bestof3:1.3usecperloop与python2相比，python3的性能下降了20%以上。情况变得
我有两个RandomForestClassifier模型，我想将它们组合成一个元模型。他们都使用相似但不同的数据进行训练。我该怎么做？rf1#thisismyfirstfittedRandomForestClassifierobject,with250treesrf2#thisismysecondfittedRandomForestClassifierobject,alsowith250trees我想创建big_rf并将所有树组合成一个500棵树模型 最佳答案 我相信这可以通过修改RandomForestClassifier对象的e
我只是想做一个简单的RandomForestRegressor示例。但是在测试准确性时我得到了这个错误/Users/noppanit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.pycinaccuracy_score(y_true,y_pred,normalize,sample_weight)177178#Computeaccuracyforeachpossiblerepresentation-->179y_type,y_true,y_pred=_check_targets(y_true,y_p
我已经将pycrypto(版本2.3)安装到/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/Crypto/并且我能够在那里看到随机包。但是当我尝试导入Crypto.Random时，它让我很兴奋fromCrypto.Randomimport*ImportError:NomodulenamedRandom有谁知道为什么会发生这种情况？谢谢。importCryptoimportosprint(Crypto.__file__);print(dir(Crypto));print(os.listdir(os.path.dirname(Crypto.__file__))
