已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是无关紧要的，因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及到目前为止为解决这个问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我已经尝试过用于朴素贝叶斯分类的OrangeFramework。这些方法非常不直观，文档也非常杂乱无章。这里有人推荐其他框架吗？我现在主要使用NaiveBayesian。我一直在考虑使用nltk的NaiveClassificatio
我基本上有samequestionasthisguy..exampleintheNLTKbook因为朴素贝叶斯分类器只考虑一个词是否出现在文档中作为一个特征。它不考虑词的频率作为要查看的特征(“词袋”)。Oneoftheanswers似乎暗示这不能用内置的NLTK分类器来完成。是这样吗？如何使用NLTK进行频率/词袋NB分类？ 最佳答案 scikit-learn有animplementationofmultinomialnaiveBayes，这是在这种情况下朴素贝叶斯的正确变体。不过，支持向量机(SVM)可能会更好。正如Ken在评论
有没有更好的内置方法在单个管道中进行网格搜索和测试多个模型？当然，模型的参数会有所不同，这对我来说很复杂。这是我所做的:fromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCV
在使用XGBoost时，我们需要将分类变量转换为数值。以下方法在性能/评估指标上是否存在差异:虚拟化分类变量对您的分类变量进行编码，例如(a,b,c)到(1,2,3)还有:是否有任何理由不使用方法2，例如使用labelencoder？ 最佳答案 xgboost只处理数字列。如果你有一个描述分类变量的特征[a,b,b,c](即没有数字关系)使用LabelEncoder你会得到这个:array([0,1,1,2])Xgboost会错误地将此功能解释为具有数字关系!这只是映射每个字符串('a','b','c')为整数，仅此而已。正确方法使
我有一个小的语料库，我想用10倍交叉验证计算朴素贝叶斯分类器的准确率，怎么做。 最佳答案 您的选择是自己设置或使用NLTK-Trainer之类的东西自NLTKdoesn'tdirectlysupportcross-validationformachinelearningalgorithms.我建议您可能只使用另一个模块来为您执行此操作，但如果您真的想编写自己的代码，您可以执行以下操作。假设您想要10倍，您必须将您的训练集划分为10个子集，在9/10上训练，测试在剩余的1/10上，并为每个子集组合(10)执行此操作。假设您的训练集位于
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？
文本数据组织为具有20,000个元素的向量，例如[2,1,0,0,5,....,0]。第i个元素表示文本中第i个单词的频率。groundtruth标签数据也表示为具有4,000个元素的向量，例如[0,0,1,0,1,....,0]。第i个元素指示第i个标签是否是文本的正标签。文本的标签数量因文本而异。我有一个用于单标签文本分类的代码。如何为多标签文本分类编辑以下代码？特别想知道以下几点。如何使用TensorFlow计算准确度。如何设置判断标签是正面还是负面的阈值。例如，如果输出为[0.80,0.43,0.21,0.01,0.32]，groundtruth为[1,1,0,0,1]，则得分
我需要用(我希望)最近邻算法对一些数据进行分类。我用谷歌搜索了这个问题，发现了很多库(包括PyML、mlPy和Orange)，但我不确定从哪里开始。我应该如何使用Python实现k-NN？ 最佳答案 特别是考虑到你在Q中提到的技术(k-最近邻)，我强烈推荐scikits.learn。[注意:发布此答案后，该项目的首席开发人员通知我一个newhomepage对于这个项目。]我认为将这个库与其他库区分开来的一些特性(至少是我使用过的其他PythonML库，其中大部分是):一个广泛的诊断和测试库(包括绘图模块，通过Matplotlib)—
我在Python中使用scikit-learn开发一种分类算法来预测某些客户的性别。其中，我想使用朴素贝叶斯分类器，但我的问题是我混合了分类数据(例如:“在线注册”、“接受电子邮件通知”等)和连续数据(例如:“年龄”、“长度”成员(member)资格”等)。我以前没怎么用过scikit，但我认为高斯朴素贝叶斯适用于连续数据，而伯努利朴素贝叶斯可用于分类数据。但是，由于我想在我的模型中同时拥有分类数据和连续数据，我真的不知道如何处理这个问题。任何想法将不胜感激! 最佳答案 您至少有两个选择:通过计算每个连续变量的百分位数，然后使用百分
假设我有一个分类特征，颜色，它采用值['红色'，'蓝色'，'绿色'，'橙色']，我想用它来预测随机森林中的某些东西。如果我对其进行一次热编码(即我将其更改为四个虚拟变量)，我如何告诉sklearn这四个虚拟变量实际上是一个变量？具体来说，当sklearn随机选择要在不同节点上使用的特征时，它应该包括红色、蓝色、绿色和橙色的假人，或者不应该包括任何一个。我听说没有办法做到这一点，但我想必须有一种方法来处理分类变量，而不是将它们任意编码为数字或类似的东西。 最佳答案 不，没有。某人的workingonthis并且补丁可能有一天会合并到主
