我正在使用scikit-learn多项式朴素贝叶斯分类器进行二进制文本分类(分类器告诉我文档是否属于类别X)。我使用平衡数据集来训练我的模型，并使用平衡测试集来测试它，结果非常有希望。这个分类器需要实时运行并不断分析随机扔给它的文档。但是，当我在生产环境中运行我的分类器时，误报的数量非常多，因此我最终的精度非常低。原因很简单:分类器在实时场景中遇到了更多的负样本(大约90%的时间)，这与我用于测试和训练的理想平衡数据集不符。有没有一种方法可以在训练期间模拟这个实时案例，或者有什么技巧可以使用(包括对文档进行预处理以查看它们是否适合分类器)？我计划使用与实时案例中比例相同的不平衡数据集来
我只是简单地将数据保存到文件中并读出它们，然后绘制直方图。但是，尽管我实际上没有对原始代码进行任何更改，但似乎出现了这个错误。谁能告诉我怎么了？非常感谢。这是hist()的代码f_120=plt.figure(1)plt.hist(tfirst_list,bins=6000000,normed=True,histtype="step",cumulative=True,color='g',label='firstanswer')plt.axvline(x=30,ymin=0,ymax=1,color='r',linestyle='--',label='30min')plt.axvline
我正在尝试为一个简短的机器学习算法运行以下代码:importreimportargparseimportcsvfromcollectionsimportCounterfromsklearnimportdatasetsimportsklearnfromsklearn.datasetsimportfetch_mldatadataDict=datasets.fetch_mldata('MNISTOriginal')在这段代码中，我试图通过sklearn读取mldata.org上的数据集“MNISTOriginal”。这会导致以下错误(有更多行代码，但我在这一行遇到错误):Traceback(
我是sklearn的新用户，在sklearn.model_selection的train_test_split中遇到了一些意外行为。我有一个pandasdataframe，我想将其分成训练集和测试集。我想在我的dataframe中按至少2列(但最好是4列)对我的数据进行分层。当我尝试这样做时，sklearn没有发出警告，但后来我发现在我的最终数据集中有重复的行。我创建了一个示例测试来展示这种行为:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splita=np.array([iforiinrange(1000000)])b=[i%10forii
我尝试简单地保存和恢复图形，但最简单的示例没有按预期工作(这是在Linux64上使用版本0.9.0或0.10.0完成的，没有使用Python2.7或3.5.2的CUDA)首先我像这样保存图表:importtensorflowastfv1=tf.placeholder('float32')v2=tf.placeholder('float32')v3=tf.mul(v1,v2)c1=tf.constant(22.0)v4=tf.add(v3,c1)sess=tf.Session()result=sess.run(v4,feed_dict={v1:12.0,v2:3.3})g1=tf.tra
随着最近升级到1.4版，Tensorflow在库核心中包含了tf.data。version1.4releasenotes中描述的一项“主要新功能”是tf.data.Dataset.apply()，这是一个“方法应用自定义转换函数”。这与现有的tf.data.Dataset.map()有何不同？ 最佳答案 不同的是map会对Dataset的每个元素分别执行一个函数，而apply会对整体执行一个函数数据集一次(例如group_by_window在文档中作为示例给出)。apply的参数是一个函数，当map的参数时，它接受一个Dataset
我正在尝试通过Xcode5.1.1在iTunesConnect上上传我的构建，但它一直显示它正在加载并且应用程序未上传。所以我尝试使用ApplicationLoader上传，但它显示以下错误:ERRORITMS-9000:"RedundantBinaryUpload.Therealreadyexistsabinaryuploadwithbuildversion'1.0'fortrain'1.0'"iTunes上的应用程序状态为等待上传。有一次上传成功，但是状态没有反射(reflect)，现在允许再次上传。此外，我刚刚检查过该网站也已更改。不知道怎么回事。编辑:苹果新网站上没有提交审核按
现在我使用C#中的方法将SQLite数据库中的表读入DataTable，但我想将所有表发送到其他对象。所以我想我必须使用DataSet来组合所有DataTable(s)并将其作为参数发送给对象。有没有方法可以轻松地将所有表从SQLite数据库读取到DataSet？或者我必须将所有表从SQLite数据库读取到每个表的DataTable并手动合并到DataSet？ 最佳答案 列出所有表的sql是:SELECTnameFROMsqlite_masterWHEREtype='table'ORDERBY1然后您可以将所有表分别作为数据库获取，
据我所知，经典关系数据库相对于Redis的(左)优势之一是，在存储大量大型数据集(例如大小为20GB)的用例中，最好继续使用MySQL等数据库。根据Redis具有分片功能(意味着将值分成几部分)这一事实，我的问题-关系数据库比Redis更好仍然是一个问题吗？(例如在读/写效率方面，对这些数据集进行查询的复杂性等) 最佳答案 这完全是使用正确工具完成工作的问题。RDBMS和NoSQL解决方案(例如Redis)均可用于存储大数据集-例如，我对超过1TB的Redis数据库非常熟悉。使用Redis存储数据的最大“缺点”是成本-由于Redis
谁能给我解释一下DataSet.Copy()vsDataset.Clone()也让我知道一些我们可以使用这些的场景 最佳答案 Clone将创建一个新的空数据集，其架构(表和列)与旧数据集相同。新的DataSet将没有任何数据。Copy做同样的事情，但也复制表中的行。 关于c#-DataSet.Copy与Dataset.Clone，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28
