scikit-learn

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混乱行列に2種類のティックラベルを入れるにはどうすればいいですか？

私はあなたが以下に示す混乱マトリクスをプロットしました。 ラベルを変更したいと思います。 s1 - > s37の代わりに。私は欲しい：s1 - > s21、I1 - > I16 import itertools def plot_confusion_matrix(cm, title='Confusion matrix RF', cmap=plt.cm.viridis): plt.im

python scikit-learn confusion-matrix 2017-12-11

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sklearnを使用して週のダミー変数を作成するDictVectorizer

私は線形回帰のための価格設定データを用意しています。私の機能は、曜日だけで構成されています。私の目標は価格です。私はsklearn 4.2.1の例のように自分のデータの辞書のリストを作成しました。したがって、データ構造は[{'day': 'friday', 'price': 59}, {'day': 'saturday', 'price': 65}などです。 上記のリンクごとにsklearnのDi

python scikit-learn dictvectorizer 2017-12-12

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countvectorizerからStopwords以外の単語を削除する方法

Stopvewordとしてcountvectorizerに渡す単語だけを残したいと思います。 CV= CountVectorizer(max_features=500,stop_words= frozenset(["word1", "word2","word3"])) これを行う方法。

scikit-learn nlp 2017-12-12

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PCAを新しいデータに適用するとパフォーマンスが低下しました

私はPCAを使用して次元削減を行っています。私のトレーニングデータは3300次元の1200000レコードです。ここではモデル X, y = load_data(f_file1) valid_X, valid_y = load_data(f_file2) pca = PCA(n_components=n_compo, whiten=True) X = pca.fit_transform(X)

python scikit-learn pca 2017-12-12

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すべてのデータセットまたはトレーニングデータにtfidf

この本の "TensorFlow Machine Learning Cookbook"のデータ処理では、fit_transformの機能を使用してscikitの機能を学び、tfidfのテキストをトレーニング用に学習します。著者は列車を分離して機能テストする前にすべてのテキストデータを提供します。それは真の行動ですか、それとも最初にデータを分離して、電車でtfidf fit_transform、テス

machine-learning tensorflow scikit-learn nlp tf-idf 2017-12-12

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scikit-学ぶフィット関数エラー

私はこのPythonコードを実行しようとしているときに私は、 をCIFAR-10データのための単純な分類器を作成しようとしているが、よ：サイズ限り import cPickle from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import LinearSVC def unpickle(file):

python image scikit-learn multiclass-classification 2017-12-12

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sklearn.model_selection.train_test_splitでPythonエラーが発生しました：ValueError：サンプル数が不一致の入力変数が見つかりました：[416858、398427]

ラベルの数がサンプル数と一致しません。いくつかのサンプルデータがありますが、それは全体的に良い方法ではないと思います。ここで は私のコードです： X = np.loadtxt('/Users/myname/PycharmProjects/my_project/X.txt') y = np.loadtxt('/Users/myname/PycharmProjects/my_project/y.tx

python numpy machine-learning scikit-learn 2017-12-12

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OnevsRestクラシファイアを使用する場合、各クラシファイアの精度を知ることは可能ですか？

私はOnevsRestクラシファイアを使用しています。 私は21のクラスを持つデータセットを持っています。各分類器の精度を知りたい。例えば ：（クラス2 + ... + classx class21）（Class3に+ classx ... + class21） 対class2のため 精度対Class1のため 精度。 。 。対class21のため 精度（クラス1の+のclassx ... + cl

python scikit-learn 2017-12-12

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統計モデルとscikit-learnが異なるモデルパフォーマンス評価

データセットに多変数線形回帰を適合させて、モデルがデータをどれだけうまく説明しているかを調べようとしています。私の予測因子は120件の寸法を持っていると私は177個のサンプルがありますstatsmodelsを使用して X.shape =（177120）、y.shape =（177） を、私は非常に良いR二乗0.76のを取得しますProb（F-統計）は0.06であり、これは有意性に向かい、データの良

python scikit-learn statistics linear-regression statsmodels 2017-12-12

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