我正在尝试使用UCI存储库中的汽车评估数据集，我想知道是否有一种方便的方法可以在sklearn中对分类变量进行二值化。一种方法是使用LabelBinarizer的DictVectorizer但这里我得到k不同的特征，而你应该只有k-1以避免共线性化。我想我可以编写自己的函数并删除一列，但是这种簿记很乏味，有没有一种简单的方法可以执行此类转换并得到一个稀疏矩阵？ 最佳答案 如果您的数据是pandasDataFrame，那么您可以简单地调用get_dummies。假设您的数据框是df，并且您希望每个级别的变量“键”都有一个二进制变量。您
我正在使用sklearn包中的LogisticRegression，并且有一个关于分类的快速问题。我为我的分类器构建了一条ROC曲线，结果证明我的训练数据的最佳阈值约为0.25。我假设创建预测时的默认阈值是0.5。在进行10折交叉验证时，如何更改此默认设置以了解我的模型的准确性？基本上，我希望我的模型为大于0.25而不是0.5的任何人预测“1”。我一直在查看所有文档，但似乎一无所获。 最佳答案 我想给出一个实际的答案fromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.mo
我希望按照NLTKChapter6的思路进行一些分类.这本书似乎跳过了创建类别的步骤，我不确定我做错了什么。我的脚本在这里，响应如下。我的问题主要源于第一部分——基于目录名称的类别创建。这里的其他一些问题使用了文件名(即pos_1.txt和neg_1.txt)，但我更愿意创建可以将文件转储到其中的目录。fromnltk.corpusimportmovie_reviewsreviews=CategorizedPlaintextCorpusReader('./nltk_data/corpora/movie_reviews',r'(\w+)/*.txt',cat_pattern=r'/(\w
我有一个DataFramedf，它有一个非数字列CatColumn。ABCatColumn0381.13967.343921Medium1481.32686.786945Medium2263.37667.628746High3177.24005.225647Medium-High我想将CatColumn包含在与Dataframe中其他列的相关性分析中。我尝试了DataFrame.corr，但它在相关性分析中不包含标称值的列。 最佳答案 我将强烈不同意其他评论。他们忽略了相关性的要点:随着变量2的增加或减少，变量1增加或减少了多少。因
背景我有一些带有样本数据的向量，每个向量都有一个类别名称(地点、颜色、名称)。['john','jay','dan','nathan','bob']->'Names'['yellow','red','green']->'Colors'['tokyo','bejing','washington','mumbai']->'Places'我的目标是训练一个模型，该模型采用新的输入字符串并预测它属于哪个类别。例如，如果新输入是“紫色”，那么我应该能够将“颜色”预测为正确的类别。如果新输入是“Calgary”，它应该将“Places”预测为正确的类别。方法我做了一些研究并发现了Word2vec.
我正在尝试获取音频文件的单一矢量特征表示以用于机器学习任务(具体来说，使用神经网络进行分类)。我在计算机视觉和自然语言处理方面有经验，但我需要一些帮助来加快处理音频文件的速度。音频文件有多种特征描述符，但似乎MFCC最常用于音频分类任务。我的问题是:如何将音频文件的MFCC表示(通常是矩阵(大概是系数))转换为单个特征向量？我目前正在使用librosa为此。我有一堆音频文件，但它们的形状各不相同:forfilenameinos.listdir('data'):y,sr=librosa.load('data/'+filename)printfilename,librosa.feature
为了掌握PyTorch(以及一般的深度学习)，我首先研究了一些基本的分类示例。一个这样的例子是对使用sklearn创建的非线性数据集进行分类(完整代码可作为笔记本here获得)n_pts=500X,y=datasets.make_circles(n_samples=n_pts,random_state=123,noise=0.1,factor=0.2)x_data=torch.FloatTensor(X)y_data=torch.FloatTensor(y.reshape(500,1))然后使用非常基本的神经网络对其进行准确分类classModel(nn.Module):def__in
我使用scikit-learn训练了一个ExtraTreesClassifier(gini指数)，它非常适合我的需要。准确性不太好，但使用10折交叉验证，AUC为0.95。我想在我的工作中使用这个分类器。我是ML的新手，所以如果我问你一些概念上的错误，请原谅我。我绘制了一些ROC曲线，据此，我似乎有一个特定的阈值，我的分类器开始表现良好。我想在拟合分类器上设置这个值，所以每次我调用预测时，分类器都会使用该阈值，我可以相信FP和TP率。我也看到了这篇文章(scikit.predict()defaultthreshold)，其中指出阈值不是分类器的通用概念。但由于ExtraTreesCla
我注意到当base_estimator是GradientBoostingClassifer时，sklearn的新CalibratedClassifierCV似乎表现不如直接base_estimator，(我没有测试其他分类器)。有趣的是，如果make_classification的参数是:n_features=10n_informative=3n_classes=2那么CalibratedClassifierCV似乎略胜一筹(对数损失评估)。但是，在以下分类数据集下，CalibratedClassifierCV似乎通常表现不佳:fromsklearn.datasetsimportmak
我有以下数据feat_1feat_2...feat_nlabelgene_1100.3310.2...90.23greatgene_213.3287.9...77.18soso....gene_m213.3263.2...12.23quitegoodM的大小很大~30K行，N小得多~10列。我的问题是适合学习的深度学习结构是什么并像上面一样测试数据。在一天结束时，用户将给出一个带有表达的基因载体。gene_1989.00gene_277.10...gene_N100.10系统将标记每个基因应用的标签，例如很棒或一般，等等...我所说的结构是指其中之一:卷积神经网络(CNN)自编码器深度
