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
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
我一直在尝试弄清楚scikit的随机森林sample_weight的用途，但我无法解释我看到的一些结果。从根本上说，我需要它来平衡分类问题与不平衡类。特别是，如果我使用全1的sample_weights数组，我会得到与wsample_weights=None相同的结果。此外，我正在考虑任何权重相等的数组(即全1、全10或全0.8……)都会提供相同的结果。在这种情况下，也许我对权重的直觉是错误的。代码如下:importnumpyasnpfromsklearnimportensemble,metrics,cross_validation,datasets#createasyntheticd
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
我正在使用Keras库在Python中创建神经网络。我已经加载了训练数据(txt文件)，启动了网络并“拟合”了神经网络的权重。然后我编写了代码来生成输出文本。这是代码:#!/usr/bin/envpython#loadthenetworkweightsfilename="weights-improvement-19-2.0810.hdf5"model.load_weights(filename)model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam')我的问题是:执行时会产生以下错误:model.load_weight
我正在使用Keras做一些实验，我只是监控了一个简单的mlp模型的权重更新:#modelcontainsoneinputlayerintheformatofdense,#onehiddenlayerandoneoutputlayer.model=mlp()weight_origin=model.layers[0].get_weights()[0]model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])model.fit(.....)#withadamoptimizerweig
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
