我正在尝试将分类变量的字符串数组转换为分类变量的整数数组。例如importnumpyasnpa=np.array(['a','b','c','a','b','c'])printa.dtype>>>|S1b=np.unique(a)printb>>>['a''b''c']c=a.desired_function(b)printc,c.dtype>>>[1,2,3,1,2,3]int32我知道这可以通过循环来完成，但我想有更简单的方法。谢谢。 最佳答案 np.unique有一些可选的返回return_inverse给出了我经常用到的整数
我正在尝试将分类变量的字符串数组转换为分类变量的整数数组。例如importnumpyasnpa=np.array(['a','b','c','a','b','c'])printa.dtype>>>|S1b=np.unique(a)printb>>>['a''b''c']c=a.desired_function(b)printc,c.dtype>>>[1,2,3,1,2,3]int32我知道这可以通过循环来完成，但我想有更简单的方法。谢谢。 最佳答案 np.unique有一些可选的返回return_inverse给出了我经常用到的整数
我在python中使用opencv的har级联人脸检测器(cv.HaarDetectObjects)。例如:faces=cv.HaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.2,2,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,(50,50))forfinfaces:print(f)这将以这种形式打印检测列表:((174,54,114,114),53)((22,51,121,121),36)((321,56,114,114),21)((173,263,125,125),51)((323,272,114,114),20)((26,27
我在python中使用opencv的har级联人脸检测器(cv.HaarDetectObjects)。例如:faces=cv.HaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.2,2,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,(50,50))forfinfaces:print(f)这将以这种形式打印检测列表:((174,54,114,114),53)((22,51,121,121),36)((321,56,114,114),21)((173,263,125,125),51)((323,272,114,114),20)((26,27
我正在尝试在python(最好是python3，但python2也可以接受)中使用森林(或树)增强贝叶斯分类器(Originalintroduction，Learning)，首先学习它(包括结构和参数学习)，然后将其用于离散分类并获得那些具有缺失数据的特征的概率。(这就是为什么只有离散分类甚至好的朴素分类器对我来说都不是很有用。)我的数据进来的方式，我喜欢从不完整的数据中使用增量学习，但我什至没有在文献中发现任何做这两种事情的东西，所以任何做结构和参数学习和推理的东西是一个很好的答案。似乎有一些非常独立且未维护的python包大致朝这个方向发展，但我还没有看到任何最近的东西(例如，我希
我正在尝试在python(最好是python3，但python2也可以接受)中使用森林(或树)增强贝叶斯分类器(Originalintroduction，Learning)，首先学习它(包括结构和参数学习)，然后将其用于离散分类并获得那些具有缺失数据的特征的概率。(这就是为什么只有离散分类甚至好的朴素分类器对我来说都不是很有用。)我的数据进来的方式，我喜欢从不完整的数据中使用增量学习，但我什至没有在文献中发现任何做这两种事情的东西，所以任何做结构和参数学习和推理的东西是一个很好的答案。似乎有一些非常独立且未维护的python包大致朝这个方向发展，但我还没有看到任何最近的东西(例如，我希
我正在使用词袋对文本进行分类。它运作良好，但我想知道如何添加一个不是单词的功能。这是我的示例代码。importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train=
我正在使用词袋对文本进行分类。它运作良好，但我想知道如何添加一个不是单词的功能。这是我的示例代码。importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train=
我想获得它所做的每个预测的置信度分数，显示分类器对其预测正确性的确定程度。我想要这样的东西:分类器对其预测的确定性如何？第1类:81%的人认为这是第1类第二类:10%第三类:6%第4类:3%我的代码示例:features_train,features_test,labels_train,labels_test=cross_validation.train_test_split(main,target,test_size=0.4)#Determineamountoftimetotraint0=time()model=SVC()#model=SVC(kernel='poly')#model
我想获得它所做的每个预测的置信度分数，显示分类器对其预测正确性的确定程度。我想要这样的东西:分类器对其预测的确定性如何？第1类:81%的人认为这是第1类第二类:10%第三类:6%第4类:3%我的代码示例:features_train,features_test,labels_train,labels_test=cross_validation.train_test_split(main,target,test_size=0.4)#Determineamountoftimetotraint0=time()model=SVC()#model=SVC(kernel='poly')#model
