data-science

0熱

2答えて

PythonでMLアルゴリズムの機能としてテキストデータをエンコードするにはどうすればよいですか？

私はテキストデータでいっぱいの列を持つcsvファイルを持っています。どのように私は一定のデータでそれらを置き換えることができますので、私はそのデータセットで機械学習アルゴリズムを適用することができます。 データセットの例：日付、名前、色名、ユーザー名および製品名。

machine-learning data-science 2017-11-14

---

-1熱

1答えて

ファイル名がラベルである複数のCSVファイルを使用した分類

私はさまざまな変数について数値の観測値を持つセンサデータを扱っています。私は3つのラベルA、B、Cに分類したいと思っています。 しかし、ここでは状況が異なります。 トレーニング用のインスタンス（またはラベル付きデータ）が30個、テスト用インスタンス（ラベルのないデータ）が20個あります。 これらのインスタンスは、センサによって記録された変数とパラメータの時系列記録です。各インスタンス（または単一の

python python-3.x machine-learning data-science 2017-11-15

---

0熱

1答えて

scikit learn：弾性ネット接近隆起

弾性ネットは、リッジ回帰（L2正則化）とラッソ（L1正則化）のハイブリッドであると考えられています。しかし、たとえl1_ratioが0であっても、私は尾根と同じ結果を得ていないようです。私は勾配降下を使用して尾根を知っており、弾性ネットは座標降下を使用していますが、最適は同じでなければなりませんか？さらに、私はelasticnetがコンバーゼンスウォーニングを投げつけることはしばしばあります。なぜ

machine-learning scikit-learn data-science 2017-11-18

---

-2熱

1答えて

回帰の採点方法の選び方は？

R squareの他に、Gradient Boosting Regressor、Random Forest Regressor、SVRなどRegressorを評価するための効果的で分かりやすいスコアリング方法があることはご存じですか？ さまざまなスコアリング方法がある場合は、その中から選択する際に考慮すべき要因は何か。ありがとうございました！

machine-learning regression data-science 2017-11-19

---

0熱

1答えて

テキストをベクトルに変換するRでカスタムトークナイザを使用しますか？

Rには自分のトークナイザを使ってテキストをベクターに変換できる方法はありますか？上記のコード vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=getTokens) X = vectorizer.fit_transform(corpus) PythonとgetTokensで書かれている私のカスタムのトークナイザは、とにかくです私はR. で同じことを行うことができるように

python r vector machine-learning data-science 2017-11-20

---

0熱

2答えて

Rummyで2つの値を持つファクタをコーディングする「ダミー」

私が尋ねていることを言う良い方法があるかどうかは確かではありません。基本的に私はルートデータ（例えば、LAX-BWI、SFO-JFKなど）を持っています。私はそれをダミーにしたいので、飛行機が触れるすべての空港には基本的に1があります（方向性は問題ではないので、LAX-BWIはBWI-LAXと同じです）。例えばので ： ROUTE | OFF | ON | LAX-BWI|10:00|

r data-science categorical-data 2017-11-20

---

0熱

1答えて

DataFrameの特定の列にハッシュを適用する

Python PandasでFeature Hashingを使用すると少し失われます。 私は、さまざまな種類の多くの情報を持つ複数の列を持つDataFrameを持っています。データのクラスを表す1つの列があります。 例： col1 col2 colType 1 1 2 'A' 2 1 1 'B' 3 2 4 'C' 私の目標は、機械学習アルゴ

python pandas scikit-learn data-science 2017-11-21

---

2熱

1答えて

インスタンスごとのクラスにインスタンスごとのマルチクラスを変換する - Pythonの

私は現在、次のような値持つCSV形式でデータセットを模索しています：クラスがあなたのように各例に可変長に割り当てられている example 1, class 1 example 2, class 1, class 2 example 3, class 2, example 4, class 1, class 2, class 4 見ることができます。このデータをインスタンスごとに1つのク

python pandas numpy machine-learning data-science 2017-11-22

---

1熱

1答えて

だからコンテキストを提供するために

library(plyr); library(sqldf); library(data.table) library(stringi); library(RODBC); dbhandle <- odbcDriverConnect('driver={SQL Server};server=.;database=TEST_DB;trusted_connection=true') res <

r performance loops data-science xirr 2017-11-22

---