在发帖之前，我做了很多搜索，发现thisquestion这可能正是我的问题。但是，我尝试了答案中提出的建议，但不幸的是，这并没有解决它，我无法添加评论以请求进一步解释，因为我是这里的新成员。无论如何，我想在Python中使用带有scikit-learn的高斯过程，从一个简单但真实的案例开始(使用scikit-learn文档中提供的示例)。我有一个名为X的2D输入集(8对2个参数)。我有8个对应的输出，收集在一维数组y中。#Inputs:8pointsX=np.array([[p1,q1],[p2,q2],[p3,q3],[p4,q4],[p5,q5],[p6,q6],[p7,q7],[
我正在用python中的sklearn逻辑回归解决分类问题。我的问题是一般/通用问题。我有一个包含两个类/结果(正/负或1/0)的数据集，但该数据集非常不平衡。有约5%的阳性和约95%的阴性。我知道有很多方法可以处理这样的不平衡问题，但没有找到一个很好的解释来说明如何使用sklearn包正确实现。到目前为止，我所做的是通过选择具有正面结果的条目和随机选择的相同数量的负面条目来构建平衡的训练集。然后我可以将模型训练到这个集合，但我不知道如何修改模型以处理原始不平衡的总体/集合。执行此操作的具体步骤是什么？我翻遍了sklearn文档和示例，但没有找到很好的解释。
我正在尝试实现这个算法来找到单个变量的截距和斜率:这是我更新截距和斜率的Python代码。但它没有收敛。RSS随着迭代而增加而不是减少，并且在一些迭代之后它变得无限。我没有发现实现算法的任何错误。我该如何解决这个问题？我也附上了csv文件。这是代码。importpandasaspdimportnumpyasnp#Defininggradient_decend#ThisFunctiontakesXvalue,Yvalueandvectorofw0(intercept),w1(slope)#INPUTFEATURES=X(sq.feetofhousesize)#TARGETVALUE=Y(
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，使其仅关注一个问题editingthispost.去年关闭。Improvethisquestion简短版本:我在一些数据上使用了scikitLinearRegression，但我习惯于p值，所以将数据放入statsmodelsOLS，虽然R^2大致相同，但变量系数都大不相同.这让我很担心，因为最可能的问题是我在某处犯了错误，现在我对任何一个输出都没有信心(因为我可能错误地制作了一个模型，但不知道是哪个)。更长的版本:因为我不知道问题出在哪里，我不知Prop体要包含哪些细节，而且包含所有内容可能太多了。我
如何使用cross_val_score进行回归？默认评分似乎是准确度，这对于回归来说意义不大。假设我想使用均方误差，是否可以在cross_val_score中指定？尝试了以下两种但不起作用:scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring='mean_squared_error')和scores=cross_validation.cross_val_score(svr,diabetes.data,diabetes.target,cv=5,scoring=metri
这个问题在这里已经有了答案:Howtogetthenumericalfittingresultswhenplottingaregressioninseaborn(4个回答)关闭4年前.有谁知道如何使用sns.regplot或sns.jointplot在seaborn中显示回归方程？regplot似乎没有任何参数可以传递给显示回归诊断，而jointplot只显示pearsonR^2和p值。我正在寻找一种方法来查看斜率系数、标准误差和截距。谢谢 最佳答案 2015年，seaborn的首席开发人员回复了一项功能请求，要求访问用于生成绘图的
我试图解决thisproblem6inthisnotebook.问题是使用来自sklearn.linear_model的LogisticRegression模型，使用50、100、1000和5000个训练样本来训练一个简单的模型。lr=LogisticRegression()lr.fit(train_dataset,train_labels)这是我试图做的代码，它给了我错误。ValueError:Foundarraywithdim3.Estimatorexpected有什么想法吗？ 最佳答案 scikit-learn期望fit的训练
回归算法似乎正在处理以数字表示的特征。例如:此数据集不包含分类特征/变量。很清楚如何对这些数据进行回归并预测价格。但现在我想对包含分类特征的数据进行回归分析:有5个特征:District、Condition、Material、Security,类型如何对这些数据进行回归？我是否必须手动将所有字符串/分类数据转换为数字？我的意思是如果我必须创建一些编码规则并根据这些规则将所有数据转换为数值。是否有任何简单的方法可以将字符串数据转换为数字，而无需手动创建自己的编码规则？也许Python中有一些库可以用于此目的？是否存在由于“错误编码”而导致回归模型不正确的风险？
如果我使用Python中的seaborn库来绘制线性回归的结果，有没有办法找出回归的数值结果？例如，我可能想知道拟合系数或拟合的R2。我可以使用底层statsmodels接口(interface)重新运行相同的拟合，但这似乎是不必要的重复工作，无论如何我希望能够比较结果系数以确保数值结果相同正如我在剧情中看到的那样。 最佳答案 没有办法做到这一点。在我看来，要求可视化库为您提供统计建模结果是倒退的。statsmodels是一个建模库，可让您拟合模型，然后绘制与您拟合的模型完全对应的图。如果您想要这种精确的对应关系，那么这种操作顺序对
是否有任何python包可以有效计算multivariatenormaldistribution的PDF(概率密度函数)？?它似乎没有包含在Numpy/Scipy中，令人惊讶的是，Google搜索并没有找到任何有用的东西。 最佳答案 SciPy0.14.0.dev-16fc0af现在可以使用多元法线:fromscipy.statsimportmultivariate_normalvar=multivariate_normal(mean=[0,0],cov=[[1,0],[0,1]])var.pdf([1,0])
