我有一个看起来像这样的数据框dScTranAmount1:10002179.642:10002179.643:1000210.164:10002211.655:1000220.366:1000220.477:1000250.178:1000370.279:1000560.2710:1000630.1311:1000790.1312:1000910.1513:1001010.2214:1001080.1415:1001090.04现在我想创建第三列，其中包含每个TranAmount的z分数，这将是(TranAmount-mean(TranAmount))/StdDev(TranAmoun
我正在对现有数据框执行k-foldXV，我需要获得AUC分数。问题是-有时测试数据只包含0，而不包含1!我尝试使用this例如，但数字不同:importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_scorey_true=np.array([0,0,0,0])y_scores=np.array([1,0,0,0])roc_auc_score(y_true,y_scores)我得到这个异常:ValueError:Onlyoneclasspresentiny_true.ROCAUCscoreisnotdefinedinthatcase.在这种情况下是否
这个问题在这里已经有了答案:Usingsklearncross_val_scoreandkfoldstofitandhelppredictmodel(1个回答)关闭11个月前。社区在11个月前审查了是否重新打开这个问题，然后将其关闭:原始关闭原因未解决我在python中创建了以下函数:defcross_validate(algorithms,data,labels,cv=4,n_jobs=-1):print"Crossvalidationusing:"foralg,predictorsinalgorithms:printalgprint#Computetheaccuracyscoref
我正在尝试使用sklearn.metrics.roc_auc_score使用以下方法计算ROC曲线下的面积:roc_auc=sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,predicted)其中actual是一个带有真实分类标签的二元向量，predicted是一个带有我的分类器预测的分类标签的二元向量。但是，我得到的roc_auc的值与准确度值(标签被正确预测的样本的比例)完全相似。这不是一次性的事情。我在不同的参数值上尝试我的分类器，每次我都得到相同的结果。我在这里做错了什么？ 最佳答案 这是因为您传递
我在下面的代码中收到一个continuationlineunder-indentedforvisualindent错误:command='ffmpeg-idownloaded.mp4-codec:vlibx264-codec:a\aac-map0-fssegment-segment_formatmpegts\-segment_list%s/%skbps.m3u8-segment_time10\%s/%skbps_%%03d.ts'%(path,options['video_bitrate'],path,options['video_bitrate'])应该如何格式化此代码以消除错误？
尝试使用nltk.metrics.scores中的函数precision时出现错误。我尝试了许多不同的导入，但都没有成功。我查看了我的python目录中的文件(见下文)，功能在那里，但只是“不能触摸这个/那个”。我看了看:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/metrics/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/metrics/scores.py这是我的终端显示给我的:File"/home/login/projects/python-projects/test.py",line39,inp
我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型，例如model=LogisticRegression()拟合模型，例如model.fit(xtrain,ytrain)预测，例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解，cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds，为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr
我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
我想知道是否有一种方法可以在pyplot曲线下填充垂直渐变，就像在这个快速模型中一样:我在StackOverflow上发现了这个hack，如果我能弄清楚如何使彩色贴图垂直，我不介意多边形:HowtofillrainbowcolorunderacurveinPythonmatplotlib 最佳答案 可能有更好的方法，但这里是:frommatplotlibimportpyplotaspltx=range(10)y=range(10)z=[[z]*10forzinrange(10)]num_bars=100#morebars=smoot
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
