在为随机森林回归器设置n_jobs参数>1时出现以下错误。如果我设置n_jobs=1，一切正常。AttributeError:'Thread'objecthasnoattribute'_children'我在flask服务中运行这段代码。有趣的是，在flask服务之外运行时不会发生这种情况。我只在新安装的Ubuntu机器上重现了这个。在我的Mac上它工作得很好。这是一个讨论这个问题的线程，但似乎没有解决任何问题:'Thread'objecthasnoattribute'_children'-django+scikit-learn对此有什么想法吗？这是我的测试代码:@test.route
我有这样一个语料库:X_train=[['thisisandummyexample']['inrealitythislineisverylong']...['hereisalasttextinthetrainingset']]和一些标签:y_train=[1,5,...,3]我想按如下方式使用Pipeline和GridSearch:pipeline=Pipeline([('vect',CountVectorizer()),('tfidf',TfidfTransformer()),('reg',SGDRegressor())])parameters={'vect__max_df':(0.
我是python的新手。我想使用KMean代码，我想安装scikit-learn或sklearn。我使用这段代码尝试安装这些包:pipinstall-Usklearnpipinstall-Uscikit-learn但是我得到了这个错误:Command/usr/bin/python-c"importsetuptools,tokenize;__file__='/tmp/pip_build_reihaneh/sklearn/setup.py';exec(compile(getattr(tokenize,'open',open)(__file__).read().replace('\r\n',
scikit-learnRidge回归是否在正则化项中包含截距系数，如果是，是否有一种方法可以在不对截距进行正则化的情况下运行岭回归？假设我拟合岭回归:fromsklearnimportlinear_modelmymodel=linear_model.Ridge(alpha=0.1,fit_intercept=True).fit(X,y)printmymodel.coef_printmymodel.intercept_对于某些数据X,y，其中X不包括一列1。fit_intercept=True会自动增加一个截距列，对应的系数由mymodel.intercept_给定。我无法弄清楚的是这
我想知道scikitlearn的LDA实现中是否有返回主题词分布的方法。就像genismshow_topics()方法一样。我检查了文档，但没有找到任何内容。 最佳答案 看看sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation.components_:components_:array,[n_topics,n_features]Topicworddistribution.components_[i,j]representswordjintopici.这是一个最小的例子:importnumpy
我正在尝试使用sklearn的凝聚聚类命令执行约束聚类。为了使算法受到约束，它需要一个“连接矩阵”。这被描述为:Theconnectivityconstraintsareimposedviaanconnectivitymatrix:ascipysparsematrixthathaselementsonlyattheintersectionofarowandacolumnwithindicesofthedatasetthatshouldbeconnected.Thismatrixcanbeconstructedfroma-prioriinformation:forinstance,you
我在sklearn中使用套索方法执行线性回归。根据他们的指导以及我在其他地方看到的指导，与其简单地对所有训练数据进行交叉验证，不如将其拆分为更传统的训练集/验证集分区。套索因此在训练集上进行训练，然后根据验证集交叉验证的结果调整超参数alpha。最后，在测试集上使用接受的模型来给出一个真实的View，哦它在现实中的表现。将关注点分开是防止过度拟合的一种预防措施。实际问题LassoCV是否符合上述协议(protocol)，或者它只是以某种方式在相同数据和/或相同轮次CV中训练模型参数和超参数？谢谢。 最佳答案 如果您将sklearn.
我正在尝试运行thisscikitexamplecode对于我的TedTalks自定义数据集。每个目录都是一个主题，主题下是包含每个Ted演讲描述的文本文件。这就是我的数据集树结构。如您所见，每个目录都是一个主题，下面是带有描述的文本文件。Topics/|--Activism||--1149.txt||--1444.txt||--157.txt||--1616.txt||--1706.txt||--1718.txt|--Adventure||--1036.txt||--1777.txt||--2930.txt||--2968.txt||--3027.txt||--3290.txt|--
我正在尝试理解由scikit(http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html)实现的DBSCAN算法的示例。我换了行X,labels_true=make_blobs(n_samples=750,centers=centers,cluster_std=0.4)使用X=my_own_data，因此我可以将自己的数据用于DBSCAN。现在，变量labels_true是make_blobs的第二个返回参数，用于计算结果的一些值，如下所示:print"Homogeneity:%0.3f"%metrics.ho
我目前正在研究ODP文档的大规模分层文本分类。提供给我的数据集是libSVM格式的。我正在尝试运行python的scikit-learn的线性核SVM来开发模型。以下是来自训练样本的样本数据:299454:111742:118884:1426840:135147:152782:172083:173244:178945:179913:179986:186710:3117286:1139820:1142458:1146315:1151005:2161454:3172237:11091130:11113562:11133451:11139046:11157534:11180618:21182
