sklearn-pandas

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何らかの理由で、このデータセットのフィーチャが「モデルn_featuresが16、入力n_featuresが18189」と解釈されています。ここで、18189は行の数で、16が正しい特徴リスト。疑わしいコードはここにある： for var in cat_cols: num = LabelEncoder() train[var] = num.fit_transform(trai

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木の森と機能の重要性をラベルする方法は？

私はsklearnを使って木の森林の特徴の重要性をプロットします。データフレームの名前は「ハート」です。ここでは、ソート機能のリストを抽出するためのコード： importances = extc.feature_importances_ indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature ranking:") for f in ra

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slearn標準スケーラ変換VS fit_transform出力

私は、パンダのデータフレームのいくつかの列を正規化するためにsklearn標準スケーラを使用しています。 fit_transformは期待通りに機能しますが、変換は行いません。ここで私は何をすべきかです： non_categorical_variable = ['var1','var5'] scaler = StandardScaler() train[non_categorical_vari

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Pythonでスパース行列を作成する

データを操作し、後でクラスタリング目的で使用するために疎行列を作成したいと考えています。 fileHandle = open('data', 'r') for line in fileHandle: json_list = [] fields = line.split('\t') json_list.append(fields[0]) json_list

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Pythonで多数のベクトルのコサイン類似度を素早く計算する方法は？

私はベクトルのセットを持っており、コサインの類似性に基づいてトップ25の最も近いベクトルを取り出す必要があります。 ScipyとSklearnは余弦距離/類似度2ベクトルの計算を実装していますが、100k X 100kサイズのCosine Simを計算してからtop-25を取り出す必要があります。 Pythonで速いimplemenetがありますか？ #vectors is a list of v

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easy_installとsklearn-pandasの併用

sklearn-pandasをインストールしようとしています。私は結果を得る easy_install sklearn-pandas ：パッケージのセットアップスクリプトがEasyInstallビルドエリア内にないシステム上のファイルを変更しようとしましたが、持っていた私の試みで中止されました。 EasyInstallではこのパッケージを安全にインストールできません。スクリプトを手動で

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sklearn SVM fit（） "ValueError：シーケンスで配列要素を設定する"

sklearnを使用して自分自身の画像にsvmを適用しています。画像はデータフレームに入れられます。フィット関数に2Dリストを持つnumpy配列を渡します。これらの2Dリストはイメージを表し、関数に渡す2番目の入力はターゲットのリストです（ターゲットは数字です）。私はいつもこのエラー "ValueError：シーケンスで配列要素を設定する"を取得します。 trainingImages = im

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sklearnを使用してPythonを使用してデータフレーム上でPCAを実行する

すべてのバリアントの行が多数あるサンプル入力ファイルがあり、列はコンポーネントの数を表しています。私が最初にこの.txtファイルをインポート A01_01 A01_02 A01_03 A01_04 A01_05 A01_06 A01_07 A01_08 A01_09 A01_10 A01_11 A01_12 A01_13 A01_14 A01_15 A01_16 A01_17 A01_18 A01