我正在尝试使用scikit-learn对自然语言数据进行一些机器学习。我已经将语料库转换为词袋向量(采用稀疏CSR矩阵的形式)，我想知道sklearn中是否有监督降维算法能够获取高维、监督数据和投影它进入一个较低维的空间，保留了这些类之间的差异。高级问题描述是我有一个文档集合，每个文档都可以有多个标签，我想根据文档的内容预测这些标签中的哪些会被贴在新文档上文档。从本质上讲，这是一个使用BoW向量稀疏表示的监督、多标签、多类问题。sklearn中是否有可以处理此类数据的降维技术？人们在scikit-learn中处理受监督的BoW数据时是否使用了其他类型的技术？谢谢!
我正在尝试使用scikit-learn中包含的广义线性模型拟合方法来拟合向量自回归(VAR)模型。线性模型具有y=Xw的形式，但系统矩阵X具有非常奇特的结构:它是block对角线的，所有block都是相同的。为了优化性能和内存消耗，模型可以表示为Y=BW，其中B是X的一个block>、Y和W现在是矩阵而不是向量。LinearRegression、Ridge、RidgeCV、Lasso和ElasticNet类很容易接受后一种模型结构。然而，由于Y是二维的，拟合LassoCV或ElasticNetCV失败。我找到了https://github.com/scikit-learn/scikit
作为没有任何预处理的交叉验证的例子，我可以这样做:tuned_params=[{"penalty":["l2","l1"]}]fromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierSGD=SGDClassifier()fromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVclf=GridSearchCV(myClassifier,params,verbose=5)clf.fit(x_train,y_train)我想使用类似的方法预处理我的数据fromsklearnimportpreprocessingx_scaled=prep
我知道scikit-learn中的计算是基于NumPy的，所以一切都是矩阵或数组。这个包如何处理混合数据(数值和标称值)？例如，产品可能具有属性“颜色”和“价格”，其中颜色是标称值，价格是数字。我注意到有一个名为“DictVectorizer”的模型来计算标称数据。例如，两个产品是:products=[{'color':'black','price':10},{'color':'green','price':5}]'DictVectorizer'的结果可能是:[[1,0,10],[0,1,5]]如果“颜色”属性有很多不同的值，则矩阵会非常稀疏。而且长特征会降低一些算法的性能，比如决策树
我们能否在PandasDataFrames上运行scikit-learn模型，或者我们是否需要将DataFrames转换为NumPy数组？ 最佳答案 您可以将pandas.DataFrame与sklearn一起使用，例如:importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansdata=[(0.2,10),(0.3,12),(0.24,14),(0.8,30),(0.9,32),(0.85,33.3),(0.91,31),(0.1,15),(-0.23,45)]p_df=pd.DataFrame
如何在包裹在Pipeline中的scikit-learn分类器上调用partial_fit()()?我正在尝试使用SGDClassifier构建一个可增量训练的文本分类器，例如:fromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportHashingVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.mul
我使用的是Windows8.164位和Python2.7。尝试从shell安装scikit-imagepipinstallscikit-image我遇到了这个错误:命令“pythonsetup.pyegg_info”在c:\users\france~1\appdata\local\temp\pip-buildtksnfe\scikit-image\中失败，错误代码为1下载没问题，但安装失败。这里有什么问题，如何解决？编辑升级我的pip之后python-mpipinstall-Upipsetuptools再试一次，我得到了:命令“pythonsetup.pyegg_info”在c:\us
我正在导入:fromscipyimportmisc,io但是我得到了这些错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\work_asaaki\code\generateProposals.py",line20,infromscipyimportmisc,ioFile"C:\Python27\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.py",line47,infromscipy.specialimportcomb,factorial,factorial2,factorialkFile"C:\Python27\lib\s
我注意到r2_score和explained_variance_score都是用于回归问题的内置sklearn.metrics方法。我一直认为r2_score是模型解释的百分比方差。它与explained_variance_score有何不同？你什么时候会选择一个而不是另一个？谢谢! 最佳答案 我找到的大部分答案(包括此处)都强调R2之间的区别和ExplainedVarianceScore，即:平均残差(即平均误差)。但是，还有一个重要的问题被抛在脑后，那就是:我到底为什么要考虑均值误差？复习:R2:是决定系数，用于测量(最小二乘)
我将scikit-learn机器学习库(Python)用于机器学习项目。我使用的算法之一是高斯朴素贝叶斯实现。GaussianNB()函数的属性之一如下:class_prior_:array,shape(n_classes,)我想先手动更改类(class)，因为我使用的数据非常倾斜，并且记忆其中一个类(class)非常重要。通过为该类别分配高先验概率，召回率应该会增加。但是，我不知道如何正确设置该属性。我已经阅读了以下主题，但他们的答案对我不起作用。HowcanthepriorprobabilitiesmanuallysetfortheNaiveBayesclfinscikit-lea
