scikit-learn

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    カテゴリーのリストであるデータを隣接関係マトリックスにフォーマットする最良の方法は何ですか？

    私はsklearnモデルに供給することを計画したデータを持っています。 （例えば1列が{genres: [comedy, horror]}あるので、その動画データ）列の数は、カテゴリのリストです。何が行は、次のようないくつかのデータを持っている隣接行列は、あるモデルにFRBのように 私は、これらの列を処理するために何ができますか？ {comedy: 1, action: 0, horror: 1,
    python-3.x scikit-learn data-processing 2017-11-28

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    SKLearnのK-Meansによる画像行列の処理

    SKLearnで画像を分類したいと思います。 Pythonを使用して、私はディスクから画像を読み込み、適応型閾値処理によって背景を「取り除く」。また、オブジェクトからの平均色（背景なし）と全ピクセルと平均色との間の標準偏差を計算します。 閾値処理された画像、平均色および標準偏差は、私の特徴抽出の結果であり、類似の画像を分類するために、それらの特徴を有するすべての画像に対してクラスタアルゴリズムを実
    python scikit-learn cluster-analysis k-means dimensions 2017-11-28

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    load_digitsの違いは（何ですか）とfetch_mldata（ "MNISTオリジナル"）

    私は from sklearn import datasets dataset = datasets.fetch_mldata("MNIST Original") と MNISTデータセットに関連するこれら2どのように from sklearn.datasets import load_digits tempdigits = load_digits() との違いを知りたいのですが？
    python machine-learning scikit-learn dataset mnist 2017-11-29

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    有益な特長

    は私が学んSciKitでバイナリNBのための最も有益な機能機能を実装したいです。私はPython3を使用しています。 まず第一に、私はSciKitの多項NBのための「情報提供機能」関数のいくつかの並べ替えを実装するための質問が尋ねてきたことを理解しています。しかし、私はレスポンスを試してみたが運がなかったので、SciKitを更新したか、何か非常に間違っていると思う。私は tobigueのanswe
    python-3.x machine-learning scikit-learn naivebayes 2017-11-30

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    FeatureUnionを使用してPipeLineで複数のフィーチャを変換する方法は？

    私は、ユーザーが送信したメッセージに関する情報を含むpandasデータフレームを持っています。 私のモデルでは、メッセージの受信者の欠落を予測することに興味があります。受信者A、B、Cがメッセージを受け取った場合、他の誰が受信者の一部であったかを予測したいと考えています。 私はOneVsRestClassifierとLinearSVCを使用して複数ラベルの分類を行っています。 機能については、メッ
    python-2.7 scikit-learn nlp data-science multilabel-classification 2017-11-30

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    このROC曲線のグラフは奇妙に見えます（sklearn SVC）

    パイプライニングとグリッド検索と組み合わせてscikit-learnsサポートベクター分類器（svm.SVC）で小さな例を構築しました。フィッティングと評価をした後、私は非常に興味深いROC曲線を得ます。 私はここに、曲線形状の多くを得るだろうと思いました。誰がこの行動を説明できますか？最小限のワーキングサンプルコード： # Imports import sklearn as skl impo
    python machine-learning scikit-learn roc 2017-11-30

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    Scikit-learn：GridSearchCVの得点

    scikit-learnのGridSearchCVは、（内部の）クロスバリデーションフォールドのスコアを収集し、次にすべてのフォールドのスコア全体の平均をとっているようです。私はこの背後にある根拠について疑問を抱いていた。一見すると、クロスバリデーションフォールドの予測を収集し、選択したスコアメトリックをすべてのフォールドの予測に適用する方が、より柔軟に見えます。 私がこれを見つけた理由は、cv=
    machine-learning cross-validation optimization scikit-learn 2017-11-30

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    KerasとSklearnを使用して文字列をカテゴリ行列に変換できない

    MacOSでPython3.6を使用して単純なKerasモデルを構築して、指定された範囲の住宅価格を予測しようとしていますが、マトリックス。私はKaggleからthis datasetを使用しています。 私はモデル内の目標出力として役立つ異なる価格帯のデータフレームで新しい列を作成した後、keras.utilsとSklearn LabelEncoderを使用して出力バイナリ行列を作成しようとしてい
    python-3.x pandas scikit-learn keras 2017-11-30

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    シークレットのROC曲線の予測配列は何ですか

    import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) 私はアルゴリズムを使ってリン
    machine-learning scikit-learn statistics roc 2017-11-30
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