我想使用交叉验证来测试/训练我的数据集，并评估逻辑回归模型在整个数据集上的性能，而不仅仅是在测试集(例如25%)上的性能。这些概念对我来说是全新的，我不确定我是否做对了。如果有人能就我出错的地方采取正确的步骤向我提出建议，我将不胜感激。我的部分代码如下所示。此外，如何在与当前图表相同的图表上绘制“y2”和“y3”的ROC？谢谢importpandasaspdData=pd.read_csv('C:\\Dataset.csv',index_col='SNo')feature_cols=['A','B','C','D','E']X=Data[feature_cols]Y=Data['Sta
根据scikitmulticlassclassification逻辑回归可以通过设置用于多类分类multi_class=multinomial在构造函数中。但是这样做会出错:代码:text_clf=Pipeline([('vect',TfidfVectorizer()),('clf',LogisticRegression(multi_class='multinomial')),])text_clf=text_clf.fit(X_train,Y_train)错误:ValueError:求解器liblinear不支持多项式后端。你能告诉我这里出了什么问题吗？注意:将multi_class保
这个问题在这里已经有了答案:generatesequencebyindices/one-hotencoding(4个答案)关闭4年前。python/numpy中是否有任何内置函数可以将array=[1,3,1,2]转换为如下所示:array=[[0,1,0,0],[0,0,0,1],[0,1,0,0],[0,0,1,0]]
我很确定以前有人问过这个问题，但我找不到答案在python上使用sklearn运行逻辑回归，我能够转换使用Transform方法将我的数据集转换为最重要的特征classf=linear_model.LogisticRegression()func=classf.fit(Xtrain,ytrain)reduced_train=func.transform(Xtrain)我如何判断哪些功能被选为最重要的？更一般地说，如何计算数据集中每个特征的p值？ 最佳答案 正如上面评论中所建议的，您可以(并且应该)在拟合之前缩放数据，从而使系数具有可
我想创建一个可以使用一阶逻辑进行简单推理的应用程序。谁能推荐一个可以接受任意数量的FOL表达式并允许查询这些表达式(最好通过Python访问)的“引擎”？ 最佳答案 除非绝对必要，否则不要使用一阶逻辑(FOL)进行查询:一阶逻辑不可判定，但只能半判定，因此查询通常不可避免地不会终止。Descriptionlogic本质上是一阶逻辑的可判定片段，以一种有利于讨论实体类及其相互关系的方式重新表述。Python中有很多描述逻辑的引擎，比如seth,基于OWL-DL。如果您真的确定需要广阔的FOL，那么FLiP值得一看。我没有使用过它(老实
我正在实现一个提供一些嵌套数据结构的python类。我想添加对通过copy.copy()进行复制和通过copy.deepcopy()进行深度复制的支持，作为docsforthecopymodule描述，涉及编写__copy__()和__deepcopy__特殊方法。我知道如何教我的类(class)复制自己，但我想避免在新实例上通过__init__()，因为__init__()做一些我的复制逻辑不想(或不需要)做的事情。我最终得到的是这种方法，它按预期工作:def__copy__(self):cls=type(self)obj=cls.__new__(cls)#customcopying
在Python3中，operator.or_相当于按位|，而不是逻辑or。为什么没有用于逻辑or的运算符？ 最佳答案 or和and运算符不能表示为函数，因为它们的short-circuiting行为:Falseandsome_function()Trueorsome_function()在这些情况下，some_function()永远不会被调用。另一方面，假设的or_(True,some_function())必须调用some_function()，因为函数参数总是在函数之前求值被称为。
我得到一个奇怪的结果，我尝试将and或or运算符应用于python中的2个bool列表。实际上，我得到的结果与我的预期完全相反。[True,False,False]and[True,True,False]>[True,True,False][True,False,False]or[True,True,False]>[True,False,False]这是正常的吗？如果是，为什么？ 最佳答案 如果您真正想要的是两个列表之间的元素bool运算，请考虑使用numpy模块:>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([T
我尝试使用pyparsing来解析诸如此类的逻辑表达式xFALSENOTx(x+y=10)ORNOT(zS=J)=>((P=A)ANDnot(P=1)AND(B=O))=>(S=T)((P=T)ANDNOT(K=J)AND(B=F))=>(S=O)AND((P=T)OR(kandb=>(8+z(7=a+z)我在下面写的代码似乎工作正常——但它非常慢(例如上面的最后一个例子需要几秒钟)。我是否以某种低效的方式构建了语法？可能应该使用递归而不是operatorPrecedence？有没有办法加快速度？identifier=Group(Word(alphas,alphanums+"_")+O
我希望跟踪包含特定词组但不包含其他词组的推文。例如，如果我的过滤器是:“taco”AND(“chicken”OR“beef”)。它应该返回这些推文:-Iameatingachickentaco.-Iameatingabeeftaco.它不应返回这些推文:-Iameatingataco.-Iameatingaporktaco.这是我目前正在运行的代码:fromtweepyimportStreamfromtweepyimportOAuthHandlerfromtweepy.streamingimportStreamListenerimporttimeimportjson#authentic
