scikit-learn

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ユーザー定義の距離メトリックで学習するscikitsでk最近隣を選択する方法はありますか？

コサイン類似度メトリックとその他のユーザー定義メトリックを使用して、ベクトルの集合にK個の最近傍点を使用する必要があります。どのように私はscikitsを使用して達成することができます学習？ sklearn.neighbors.KNeighborsClassifierが見つかりましたが、ユーザー定義のメトリックのオプションを特定できませんでした。私は現在0.11を学ぶ最新のscikitsを使用して

python machine-learning scikits scikit-learn 2012-04-12

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RFECVでのScikit LDAの使用

私は再帰的な機能ランク付け関数を使用しています。私はscikit-learn（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFECV.html#sklearn.feature_selection.RFECV ）。しかし、LDA分類器を推定器として使用したいと思います。 私はこのコードを持ってい

python machine-learning scikit-learn scikits 2012-04-18

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OS Xにscikit-learnがインストールされていません

今後のプロジェクトでscikit-learnを使用したいと思います。インストールすることは絶対にできません。他のパッケージを問題なくソースまたはpipからビルドすることでインストールできます。 scikit-learnのために、私はGitHubでプロジェクトをクローンし、ピップを使って成功することなくインストールしました。誰でも助けてくれますか？ここに私のpip.logの一部です： Downloa

python machine-learning pip scikits scikit-learn 2012-04-22

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python、scikits-learn：どの学習方法がスパースな特徴ベクトルをサポートしていますか？

30.000テキストのデータセットでKernelPCAを実行しようとすると、メモリエラーが発生します。ランダム化されたPCAは問題なく動作します。私はRandomizedPCAがまばらな配列で動作し、KernelPCAがそうでないことが起こっていると思います。 現在、scikits-learnでスパース配列のサポートを実装している学習方法のリストはありますか？

python machine-learning scikits scikit-learn 2012-04-24

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python scikits learn - SVMオプション

scikitsの2つのオプションについて興味があるだけで、SVMクラスを学ぶことができます。 Scale_Cと縮小は何をするのですか？ドキュメントにはそれほど多くはありませんでした。スケールCは、トレーニングデータに対してCパラメータを適切にスケーリングすることができると思われる。 おかげ

python machine-learning svm scikits scikit-learn 2012-03-09

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学ぶscikit：カスタマイズされたCountVectorizerとカイ二乗

を作成する問題は、私は（サンプルhereに基づいて）次のコードを持っているが、それは動作していない： [...] def my_analyzer(s): return s.split() my_vectorizer = CountVectorizer(analyzer=my_analyzer) X_train = my_vectorizer.fit_transform(traind

python machine-learning scikits scikit-learn 2012-04-29

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scikit learn：ベストフィーチャの望ましい量（k）が選択されていない

カイ二乗（scikit-learn 0.10）を使用して最適なフィーチャを選択しようとしています。私は最初に227個のフィーチャを抽出した80個のトレーニング文書の中から、この227個のフィーチャから上位10個のフィーチャを選択したいと考えています。 my_vectorizer = CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer()) X_train = my_vect

python machine-learning scikit-learn chi-squared 2012-04-30

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Pythonマシンの学習、機能の選択

私は書かれたテキストに関する分類作業に取り組んでいます。分類結果を改善するために、ある種の「機能選択」手順を実行することがどれほど重要かと思います。 件名に関連した多数の機能（約40）を使用していますが、すべての機能が本当に関連しているかどうか、またどの組み合わせであるかはわかりません。私はSVM（scikits）とLDAC（mlpy）を使い果たしています。 関連する機能と関連性のない機能が混在し

python scikits scikit-learn 2012-03-11

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クロスバリデーションを使用したscikits混同マトリクス

私はscikitsインターフェイスを使用してクロスバリデーション（stratifiedKfold）を使用してSVMクラシファイアをトレーニングしています。各テストセット（kの）について、私は分類結果を得る。私はすべての結果を混乱行列にしたい。 Scikitsには、混同行列インターフェイスがあります。 sklearn.metrics.confusion_matrix（y_true、y_pred） 私

python machine-learning scikits scikit-learn 2012-03-16

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sklearnのアンサンブル分類器でカスタム分類子を使用するにはどうすればよいですか？

sklearnの組み込みアンサンブルメソッドは、デシジョンツリーをベース分類子として使用することを読んでいます。カスタム分類子を代わりに使用できますか？

machine-learning nlp scikits scikit-learn 2012-05-09

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