我有架构问题。我正在使用Django(带有管理面板)和DRF(使用JWT进行无状态身份验证的api)。Django具有由模型表示的管理员用户，该模型或多或少与默认的Django用户模型相同。管理员只能使用DjangoAdmin，不能使用DRFapi。DRF的API用户只能通过DRF使用api，不能与DjangoAdmin或DjangoSession等交互。我知道最好的方法是使用多模型继承，比如:classUser(DjangoUserModel):passclassAdmin(User):passclassAPI(User):passAUTH_USER_MODEL="User"但问题是
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
我正在尝试使用@login_required装饰器，但我得到一个'WSGIRequest'objecthasnoattribute'user'AttributeError。我在顶部有导入语句fromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_required但我仍然收到错误。当我从我的views.py中的defprofile(request)前面删除@login_required时，问题就消失了，但是当我把它放在那里时，问题仍然存在。setting.py中的中间件类MIDDLEWARE_CLASSES=(#~'django.middleware.
我的设置:Django1.8.3python2.7.10Ubuntu14.04django-two-factor-auth==1.2.0当我运行pythonmanage.pytest时出现以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"/src/venv/bin/django-admin.py",line5,inmanagement.execute_from_command_line()File"/src/venv/lib/python2.7/site-packages/django/core/management/__init__.py",line33
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
我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题，我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年)，我们想将我们的数据集分成几个block，如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](
我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me
谁能告诉我为什么在下面的代码中我被重定向到yahoo.com而不是google.com？网址urlpatterns=patterns('',(r'^$',initialRequest,))查看definitialRequest(request):ifrequest.user.is_authenticated:returnHttpResponseRedirect('http://yahoo.com')else:returnHttpResponseRedirect('http://google.com') 最佳答案 不应该是reques
我正在为在查询中使用当前登录用户的View编写单元测试:@app.route('/vendors/create',methods=['GET','POST'])@login_requireddefcreate_vendors():vendor_form=VendorForm(request.form)ifvendor_form.validate_on_submit():vendor=db.session.query(Vendors).filter(Vendors.name==vendor_form.name.data,Vendors.users.contains(g.user)).fi
