在Ubuntu下全新安装Anaconda...在使用Scikit-Learn进行分类任务之前，我正在以各种方式预处理我的数据。fromsklearnimportpreprocessingscaler=preprocessing.MinMaxScaler().fit(train)train=scaler.transform(train)test=scaler.transform(test)这一切都很好，但如果我有一个新样本(低于温度)我想分类(因此我想以同样的方式进行预处理，那么我得到temp=[1,2,3,4,5,5,6,....................,7]temp=scal
我想让scikits.learn.hmm.GaussianHMM适合不同长度的训练序列。然而，fit方法通过执行来防止使用不同长度的序列obs=np.asanyarray(obs)仅适用于形状相同的数组列表。有没有人提示如何进行？ 最佳答案 您可以进行重新采样以将给定的输入“reshape”为所需的长度。 关于python-将scikits.learn.hmm.GaussianHMM拟合到可变长度的训练序列，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我的问题:我有一个大型JSON文件的数据集。我读取它并将其存储在trainList变量中。接下来，我对其进行预处理-以便能够使用它。完成后我开始分类:我使用kfold交叉验证方法来获得均值准确度并训练分类器。我做出预测并获得该折叠的准确性和混淆矩阵。在此之后，我想获取TruePositive(TP)、TrueNegative(TN)、FalsePositive(FP)和FalseNegative(FN)值。我将使用这些参数来获得Sensitivity和Specificity。最后，我会用它来放入HTML中，以显示带有每个标签的TP的图表。代码:我目前拥有的变量:trainList#It
这是来自Howtoknowwhatclassesarerepresentedinreturnarrayfrompredict_probainScikit-learn的后续问题在那个问题中，我引用了以下代码:>>>importsklearn>>>sklearn.__version__'0.13.1'>>>fromsklearnimportsvm>>>model=svm.SVC(probability=True)>>>X=[[1,2,3],[2,3,4]]#featurevectors>>>Y=['apple','orange']#classes>>>model.fit(X,Y)>>>mo
我一直在探索scikit-learn，制作具有熵和基尼split标准的决策树，并探索其中的差异。我的问题是，我如何“打开引擎盖”并准确找出树在每个级别上split的属性以及它们的相关信息值，以便我可以看到这两个标准在哪里做出不同的选择？到目前为止，我已经探索了文档中列出的9种方法。他们似乎不允许访问此信息。但是这些信息肯定是可以访问的吗？我正在设想一个包含节点和增益条目的列表或字典。感谢您的帮助，如果我遗漏了一些非常明显的事情，我深表歉意。 最佳答案 直接来自文档(http://scikit-learn.org/0.12/modul
我一直在使用scikit-learn中的CountVectorizer类。我了解，如果以如下所示的方式使用，最终输出将由一个包含特征计数或标记的数组组成。这些标记是从一组关键字中提取的，即tags=["python,tools","linux,tools,ubuntu","distributedsystems,linux,networking,tools",]下一步是:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervec=CountVectorizer(tokenizer=tokenize)data=vec.fit_tr
我正在尝试为我的大型不平衡数据集创建N个平衡随机子样本。有没有办法简单地使用scikit-learn/pandas来做到这一点，还是我必须自己实现它？任何指向执行此操作的代码的指针？这些子样本应该是随机的，并且可以重叠，因为我将每个子样本提供给一个非常大的分类器集合中的单独分类器。在Weka中有一个名为spreadsubsample的工具，在sklearn中是否有等效的工具？http://wiki.pentaho.com/display/DATAMINING/SpreadSubsample(我知道权重，但这不是我想要的。) 最佳答案
这个问题与访问张量中的单个元素有关，例如[[1,2,3]]。我需要访问内部元素[1,2,3](这可以使用.eval()或sess.run()执行)，但是当张量的大小很大时需要更长的时间)有什么方法可以更快地做到这一点吗？提前致谢。 最佳答案 访问张量中元素子集的主要方法有两种，其中任何一种都适用于您的示例。使用索引运算符(基于tf.slice())从张量中提取连续切片。input=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])output=input[0,:]printsess.run(output)#
我在Python中使用scikit-learn开发一种分类算法来预测某些客户的性别。其中，我想使用朴素贝叶斯分类器，但我的问题是我混合了分类数据(例如:“在线注册”、“接受电子邮件通知”等)和连续数据(例如:“年龄”、“长度”成员(member)资格”等)。我以前没怎么用过scikit，但我认为高斯朴素贝叶斯适用于连续数据，而伯努利朴素贝叶斯可用于分类数据。但是，由于我想在我的模型中同时拥有分类数据和连续数据，我真的不知道如何处理这个问题。任何想法将不胜感激! 最佳答案 您至少有两个选择:通过计算每个连续变量的百分位数，然后使用百分
我试图了解decision_function和predict之间的关系，它们是SVC的实例方法(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html)。到目前为止，我已经收集到决策函数返回类之间的成对分数。我的印象是predict选择了最大化其成对分数的类，但我对此进行了测试并得到了不同的结果。这是我用来尝试理解两者之间关系的代码。首先，我生成了成对分数矩阵，然后我打印出了与clf.predict预测的类不同的最大成对分数的类。result=clf.decision_function(vector)[
