scikit-learn

    0熱

    1答えて

    BaggingClassifierは毎回すべてのデータセットを取ります

    from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier, BaggingClassifier, RandomForestClassifier import numpy as np import random from sklearn.svm import SVC X=np.random.rand(1000,2) Y=[random.randint
    machine-learning scikit-learn classification svm python-3.5 2017-12-21

    0熱

    1答えて

    クラスタリングアルゴリズムへの入力

    私は250の時系列を持っており、それらをクラスタリングしてどの時系列が多かれ少なかれ同じ振る舞いをするかを見ていきます。しかし、私の問題は、私がGoogleとStackOverFlowで検索したものが何であれ、すべてのタイムシリーズを一緒にマージする必要があるかどうかを示す例が見つかりませんでしたか？それらを別々の変数に保つことは可能ですか？入力に関する説明は役に立ちます。 私は、Python 3
    python-3.x pandas scikit-learn 2017-12-21

    0熱

    1答えて

    scikitの学習モデルの使い方C＃

    scikitで多くのモデルを学習しましたが、C＃プログラムからこれらのモデルを使って予測したいのですが、それを行うのに役立つAPIはありますか？
    c# scikit-learn 2017-12-21

    1熱

    2答えて

    エラー "代わりに1次元配列があります" OneHotEncoderの使用

    私はMachine Learningの初心者で、エラーを処理しようとしていますが、OneHotEncoderクラスを使用しています。エラーは： "期待された2D配列、代わりに1D配列を得ました"。ですから、1D配列を考えると、[1,4,5,6]のようなものですが、2次元配列は[[2,3], [3,4], [5,6]]となりますが、なぜこれが失敗するのか分かりません。これは、この行に失敗しています：
    python python-3.x machine-learning scikit-learn 2017-12-24

    0熱

    1答えて

    OneHot Encoderオブジェクトのpythonを保存

    PythonでOneHotencoderオブジェクトを保存する方法はありますか？ 。理由は私が訓練データとテストデータの前処理でこのオブジェクトを使用しており、私たちは同じ訓練されたモデルを含むAPIを構築しており、ユーザーが作成したときにウェブサイトからの実際のデータによって注入されます。最初にデータを事前処理してからモデルがo/pを予測できるようにする必要があります。 OHEのためpickel
    python scikit-learn one-hot-encoding 2017-12-24

    0熱

    1答えて

    sklearn.datasets.make_classificationを使用して線形分離可能なデータセットを生成するには？

    sklearn.datasets.make_classificationを使用して、線形分離可能なテストデータセットを生成します。ただし、生成される各データセットは線形分離可能ではありません。sklearn.datasets.make_classificationを使用して線形分離可能データセットを生成する方法はありますか？ samples = make_classification(n_samp
    python scikit-learn dataset 2017-12-24

    0熱

    1答えて

    pythonを使ったフィーチャスケーリングStandardScalerは負の値を生成します

    私は機械学習の初心者です。私はpython StandardScalerクラスを使用して、入力トレーニングとテストデータにフィーチャスケーリングを使用しようとしています。しかし、スケールされた値を見ると、入力値に負の値がなくても負の値になるものがあります。これは正常なのでしょうか、私のコードには何も分かりません。フィーチャスケーリングに関連するコードが使用されています。 docsから from s
    python machine-learning scikit-learn 2017-12-25

    0熱

    1答えて

    は、私は電車に保存されている機能の分散を計算し、テストの後を提出したいパンダ

    の各列の分散行き方：そのため col1 Feature0 Feature1 Feature2 Feature3 Feature4 Feature5 Feature6 Feature7 Feature8 Feature9 col2 26658 40253.5 3.22115e+09 0.0277727 5.95939 266.56 734.248 307.364 0.000566779
    python pandas scikit-learn 2017-12-26

    0熱

    1答えて

    Sklearn - predict_proba相当品

    したがって、Sci-kitのモデルの中には、ロジスティック回帰分析が、私が頻繁に使っているpredict_probaメソッドをサポートしているかのように学ぶものがあります。 Lassoのようなモデルがpredict_probaをサポートしないので、類似の確率配列を出力するための他の方法がありますか？ また、私は結果間の確率が相対的に均等な3つの結果データセットを使用しています - 確率精度を向上さ
    python numpy scikit-learn 2017-12-27
最新の質問