我正在用python中的sklearn逻辑回归解决分类问题。我的问题是一般/通用问题。我有一个包含两个类/结果(正/负或1/0)的数据集，但该数据集非常不平衡。有约5%的阳性和约95%的阴性。我知道有很多方法可以处理这样的不平衡问题，但没有找到一个很好的解释来说明如何使用sklearn包正确实现。到目前为止，我所做的是通过选择具有正面结果的条目和随机选择的相同数量的负面条目来构建平衡的训练集。然后我可以将模型训练到这个集合，但我不知道如何修改模型以处理原始不平衡的总体/集合。执行此操作的具体步骤是什么？我翻遍了sklearn文档和示例，但没有找到很好的解释。
在选择主成分的数量(k)时，我们选择k作为最小值，以便保留例如99%的方差。但是，在PythonScikit学习中，我不能100%确定pca.explained_variance_ratio_=0.99是否等于“保留了99%的方差”？有人能解惑吗？谢谢。PythonScikit学习PCA手册在这里http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html#sklearn.decomposition.PCA 最佳答案 是的，你几乎是对的
我在sklearn中使用MinMaxScaler模型来规范化模型的特征。training_set=np.random.rand(4,4)*10training_set[[6.01144787,0.59753007,2.0014852,3.45433657],[6.03041646,5.15589559,6.64992437,2.63440202],[2.27733136,9.29927394,0.03718093,7.7679183],[9.86934288,7.59003904,6.02363739,2.78294206]]scaler=MinMaxScaler()scaler.fi
我想通过交叉验证检查一种新方法的预测误差。我想知道我是否可以将我的方法传递给sklearn的交叉验证函数，以防万一。我想要sklearn.cross_validation(cv=10).mymethod之类的东西。我还需要知道如何定义mymethod它应该是一个函数以及哪个输入元素和哪个输出例如，我们可以将mymethod视为最小二乘估计器的实现(当然不是sklearn中的)。我找到了这个教程link但对我来说不是很清楚。在documentation他们使用>>>importnumpyasnp>>>fromsklearnimportcross_validation>>>fromskle
我正在尝试将我的数据集拆分为训练和测试数据集，但出现此错误:X_train,X_test,Y_train,Y_test=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,df1['ENTRIESn_hourly'])AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1X_train,X_test,Y_train,Y_test=sklearn.cross_validation.train_test_split(X,df1['ENTRIESn_hourly'])AttributeError:modu
在sklearn中，GridSearchCV可以将管道作为参数，通过交叉验证找到最佳估计器。然而，通常的交叉验证是这样的:为了交叉验证时间序列数据，训练数据和测试数据通常像这样拆分:也就是说，测试数据应该总是领先于训练数据。我的想法是:编写我自己的k-fold版本类并将其传递给GridSearchCV，这样我就可以享受管道的便利。问题是让GridSearchCV使用指定的训练和测试数据索引似乎很困难。写一个新的类GridSearchWalkForwardTest，类似于GridSearchCV，正在研究grid_search.py源码，发现有点复杂。欢迎提出任何建议。
我有一个数据集，之前已分为3组:训练、验证和测试。为了比较不同算法的性能，必须按照给定的方式使用这些集合。我现在想使用验证集优化我的SVM的参数。但是，我找不到如何将验证集显式输入sklearn.grid_search.GridSearchCV()。下面是我之前用于在训练集上进行K折交叉验证的一些代码。但是，对于这个问题，我需要使用给定的验证集。我该怎么做？fromsklearnimportsvm,cross_validationfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCV#(somecodeleftouttosimplifythings)skf=
在使用pipeline和GridSearchCV确定最佳参数后，我如何pickle/joblib这个过程以后再用？当它是一个单一的分类器时，我知道如何做到这一点......fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,'filename.pkl')但是在执行和完成gridsearch之后，如何使用最佳参数保存整个pipeline？我试过了:joblib.dump(grid,'output.pkl')-但这会转储每个gridsearch尝试(许多文件)joblib.dump(pipeline,'output.pkl')-但我不要认为它包
我正在尝试使用sklearn评估多个机器学习算法的几个指标(准确度、召回率、精度等)。对于我从文档here中了解的内容从源代码(我使用的是sklearn0.17)，cross_val_score函数每次执行只接收一个记分员。所以为了计算多个分数，我必须:多次执行实现我的(耗时且容易出错的)记分器我已经用这段代码执行了多次:fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.cross_validatio
我正在尝试绘制完整链接scipy.cluster.hierarchy.dendrogram，我发现scipy.cluster.hierarchy.linkage比sklearn.AgglomerativeClustering慢.但是，sklearn.AgglomerativeClustering不返回簇之间的距离和原始观察的数量，这是scipy.cluster.hierarchy.dendrogram需要的。有没有办法拿走它们？ 最佳答案 这是可能的，但它并不漂亮。它需要(至少)对AgglomerativeClustering.fi
