scikit-learn

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    Windows上でのscipyインストールの問題

    以前はscipy、numpy、scikit-learnをインストールしていましたが、これはうまくいきました。 今日、すべてのライブラリをpipインストールで更新しました。 numpyとscikit-learnは最新バージョンに更新されましたが、scipyにはコンパイルの問題があり、ロールバックされました。 私は from sklearn.ensemble import RandomForestCl
    python numpy scipy scikit-learn 2015-09-11

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    Scikit - 複数の混乱行列を作成するためのしきい値の変更

    私は、貸出クラブデータを通過する分類子を構築し、最良のXローンを選択します。私はランダムフォレストを訓練し、通常のROC曲線、混同行列などを作成しました。 混同行列は、分類子の予測（フォレスト内の木の大半の予測）を引数にとります。しかし、私は異なる閾値で複数のconfusion matricesを印刷し、10％のベスト・ローン、20％のベスト・ローンなどを選択するとどうなるかを知りたいと思う。ch
    scikit-learn classification random-forest threshold confusion-matrix 2015-09-17

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    RandomForestRegressorでサポートされていないエラーが発生しました

    単純なRandomForestRegressorの例を実行しようとしています。しかし、精度をテストしている間、私はこのエラーを受け取ります。 /Users/noppanit/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.pyc in accuracy_score(y_true, y_pred, normali
    python pandas scikit-learn random-forest 2015-09-19

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    CountVectorizer：語彙が正しくありません

    vocabulary引数で語彙を渡してsklearn.feature_extraction.text.CountVectorizerオブジェクトをインスタンス化しましたが、sklearn.utils.validation.NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted.というエラーメッセージが表示されます。どうして？ 例： im
    python nlp scikit-learn 2015-09-19

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    PyCharmをインポートしてSklearnをインポートする

    初心者はここにいます。 pycharmにsklearnを使用しようとしています。 sklearnをインポートするときに、「インポートエラー：No module sklearn」というエラーが表示されるのプロジェクトインタプリタは、2.7.10（/anaconda/bin/python.app）に設定されています。 デフォルトのプリファレンス、プロジェクトインタプリタの下では、anacondasのパ
    python scikit-learn python-import anaconda 2015-09-20

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    PythonのコサインメトリックでのDBSCANエラー

    私はコサインメトリックでscikit-learnライブラリのDBSCANアルゴリズムを使用しようとしましたが、エラーが発生しました。 コードの行は、Xがcsr_matrixある db = DBSCAN(eps=1, min_samples=2, metric='cosine').fit(X) あります。ドキュメントは、このメトリックを使用することが可能であることを述べているものの、 アルゴリ
    scikit-learn cluster-analysis data-mining cosine-similarity dbscan 2015-09-23

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    Pythonはpca.explained_variance_ratio_遮断

    教祖、 主成分（k）の数を選択する際、我々は、例えば、分散の99％が、保持されるように最小値にKを選択し学ぶscikit。 しかし、Python Scikitでは、pca.explained_variance_ratio_ = 0.99が「分散の99％が保持されている」と100％確信していません。誰でも啓発できますか？ありがとう。 ザ・パイソンScikit PCAマニュアルを学ぶはい、あなたはほぼ
    python scikit-learn pca 2015-09-30

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    分類：PCAおよびロジスティック回帰使っsklearn

    ステップ0：問題の説明私は分類の問題を抱えている は、すなわち私はロジスティック回帰を使用して、数値的な特徴の集合に基づいて、バイナリターゲットを予測したい、と実行した後主成分分析（PCA）。 フィジカルとターゲットを含むパンダのデータフレームとして、df_trainとdf_valid（それぞれトレーニングセットと検証セット）の2つのデータセットがあります。最初のステップとして、get_dummi
    python scikit-learn pca logistic-regression 2015-09-30

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    OneHotEncoder

    Iは、以下のnumpyの行列があります。私は、カテゴリ値をエンコードしたい M = [ ['a', 5, 0.2, ''], ['a', 2, 1.3, 'as'], ['b', 1, 2.3, 'as'], ] M = np.array(M) （'a', 'b', '', 'as'を）。私はOneHotEncoderを使ってそれをエンコードしようとしました。
    python scikit-learn 2015-10-08

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    Python - sklearn.pipeline.Pipelineとは何ですか？

    sklearn.pipeline.Pipelineがどのように正確に動作するかわかりません。 docにはいくつかの説明があります。例えば、それらが何を意味するか： 最後の見積もりによる変換のパイプライン。 stepsは何ですか？どのように機能するのですか？ 編集私は私の質問を明確にすることができます答えに ありがとう：私はパイプラインを呼び出すと と、ステップとして、2つの変圧器と1つの推定器を通
    python machine-learning scikit-learn 2015-10-12
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