我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我正在使用scikit-learn包中的截断SVD。在SVD的定义中，原始矩阵A近似为乘积A≈UΣV*其中U和V具有正交列，Σ是非负对角线。我需要得到U、Σ和V*矩阵。看源码here我发现V*在调用fit_transform后存储在self.components_字段中。是否可以得到U和Σ矩阵？我的代码:importsklearn.decompositionasskdimportnumpyasnpmatrix=np.random.random((20,20))trsvd=skd.TruncatedSVD(n_components=15)transformed=trsvd.fit_tra
我正在使用scikit-learn包中的截断SVD。在SVD的定义中，原始矩阵A近似为乘积A≈UΣV*其中U和V具有正交列，Σ是非负对角线。我需要得到U、Σ和V*矩阵。看源码here我发现V*在调用fit_transform后存储在self.components_字段中。是否可以得到U和Σ矩阵？我的代码:importsklearn.decompositionasskdimportnumpyasnpmatrix=np.random.random((20,20))trsvd=skd.TruncatedSVD(n_components=15)transformed=trsvd.fit_tra
我想对mp4视频的帧应用scikit-image函数(特别是模板匹配函数match_template)，h264编码。对我的应用程序来说，跟踪每一帧的时间很重要，但我知道帧速率，所以我可以很容易地从帧数计算出来。请注意，我在低资源上运行，我希望尽可能减少依赖关系:无论如何都需要numpy，因为我打算使用scikit-image，我会避免导入(和编译)openCV只是为了阅读视频。我在this的底部看到scikit-image可以无缝处理存储为numpy数组的视频的页面，从而获得理想的结果。 最佳答案 Imageiopython包应该
我想对mp4视频的帧应用scikit-image函数(特别是模板匹配函数match_template)，h264编码。对我的应用程序来说，跟踪每一帧的时间很重要，但我知道帧速率，所以我可以很容易地从帧数计算出来。请注意，我在低资源上运行，我希望尽可能减少依赖关系:无论如何都需要numpy，因为我打算使用scikit-image，我会避免导入(和编译)openCV只是为了阅读视频。我在this的底部看到scikit-image可以无缝处理存储为numpy数组的视频的页面，从而获得理想的结果。 最佳答案 Imageiopython包应该
我正在尝试在维度为mxn的矩阵上运行PCA，其中m是特征数，n是样本数。假设我想保留具有最大方差的nf特征。使用scikit-learn我可以这样做:fromsklearn.decompositionimportPCAnf=100pca=PCA(n_components=nf)#Xisthematrixtransposed(nsamplesontherows,mfeaturesonthecolumns)pca.fit(X)X_new=pca.transform(X)现在，我得到了一个形状为nxnf的新矩阵X_new。是否可以知道哪些特征被丢弃或保留？谢谢 最
我正在尝试在维度为mxn的矩阵上运行PCA，其中m是特征数，n是样本数。假设我想保留具有最大方差的nf特征。使用scikit-learn我可以这样做:fromsklearn.decompositionimportPCAnf=100pca=PCA(n_components=nf)#Xisthematrixtransposed(nsamplesontherows,mfeaturesonthecolumns)pca.fit(X)X_new=pca.transform(X)现在，我得到了一个形状为nxnf的新矩阵X_new。是否可以知道哪些特征被丢弃或保留？谢谢 最
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
