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
我知道我可以用pandas绘制直方图:df4=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1})df4['a'].hist()但是我怎样才能从这样的图中检索直方图计数呢？我知道我可以做到(来自HistogramvaluesofaPandasSeries)count,division=np.histogram(df4['a'])但是在df.hist()之后获取计数值用这个感觉很累。是否可以直接从Pandas获取频率值？ 最佳答案 快速的回答是:pd.cut(df4['a'],10).value_co
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
我是Vectors和制作类(class)的新手。我正在尝试构建自己的矢量类，但是当我通过我的代码传递它时:位置+=航向*移动距离其中位置和航向都是向量。标题被标准化。我的目标是重复我的代码，直到position=destination。这个类有什么问题？导入数学classVector(object):#defaultsaresetat0.0forxandydef__init__(self,x=0.0,y=0.0):self.x=xself.y=y#allowsustoreturnastringforprintdef__str__(self):return"(%s,%s)"%(self.
昨天学习C++时候一直出现错误仔细看分别报错undefinedreferenceto`stack::push和collect2.exe:error:ldreturned1exitstatus我的文件结构如下：各文件如下：main.cpp:#include"stack.hpp"usingnamespacestd;voidfill_stack(stack&stack,istream&is=cin){stringstr;while(is>>str&&!stack.full()){stack.push(str);}cout"readin"stack.size()"elements\n"endl;}in
我在Python3.1中调试脚本并发现了这一点:(Pdb)plocals(){'count':264,'self':,'depth':1,'offset':0,'__return__':None,'blkno':4,'size':264}我找到了deferredPEP提到它，其他的很少。什么是__return__？是什么时候添加的？它有什么用？ 最佳答案 当pdb调试器评估返回命令后停止时，它是函数调用的返回值。Is对于具有任何副作用的返回表达式非常重要(不能像从管道中读取一行那样重现)。(Pdb)...#stopsomewhere
我正在使用python2.7和ipython2.7。在ipython中我试过:classFib(object):def__init__(self,max):super(Fib,self).__init__()self.max=maxdef__iter__(self):self.a=0self.b=1returnselfdef__next__(self):fib=self.aiffib>self.max:raiseStopIterationself.a,self.b=self.b,self.a+self.breturnfibdefmain():fib=Fib(100)foriinfib:
所以根据Python之禅...显式优于隐式...稀疏优于密集...可读性很重要...但是Flat优于嵌套...那么哪个是pythonic？val="whichispythonic?"print("".join(reversed(val)))或print(val[::-1])我只是一名学习Python的Java程序员，所以我发现pythonic的东西很有趣，因为在Java世界AFAIK中没有类似物。 最佳答案 我的妻子Anna给x[::-1]取了个绰号“火星笑脸”——我主要是向她鞠躬(以及她在培训&c和人类心理学研究&c方面的长期经验
