sklearn-pandas

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に私のコードをfloat型に文字列を変換できませんでしたが、次のとおりです。 import pandas as pd data = pd.read_table('train.tsv') X=data.Phrase Y=data.Sentiment from sklearn import cross_validation X_train,X_test,Y_train,Y_test=cro

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Graphlabからpandasに移動するには

私はGraphlabを学んできましたが、オープンソースなのでパンダも見たいと思っていましたが、GLライセンスを持っていない会社私はパンダがどのようにしてGLでできるかという基本的なモデルを作るのをどう処理するのだろうと思っていました。 data = pd.read_csv("~/Downloads/diamonds.csv") sframe = gl.SFrame(data) train_da

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モデルのフィーチャの数は入力と一致する必要があります。モデルn_featuresは20、入力n_featuresは4

enter image description hereランダムフォレストクラシファイアを使用している間にこのエラーが発生します。ここに私のコードがあります： import quandl, math import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib impor

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単位時間あたりのクリック数を確認する

Ad-Slot Id Click Time Click IP 0 208878 2017-03-23 18:30:00.059 2405:204:c:3868:f27d:db2c:e2a9:c90c 1 195915 2017-03-23 18:30:00.107 2405:204:4183:6939:d3c2:bf40:ed47:3a6d 2 129192 2017-03-23 1

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sklearnのpreprocessing.scaleでPythonのマップ関数を使用するにはどうすればよいですか？

データのリストに対して関数（preprocessing.scale）を使用しようとしています。私はPythonでmapreduce/parallelismを初めて使用しています。パフォーマンスを向上させるために、これを多数のデータリストで処理したいと思います。例：私はこのエラーを取得する list(map(preprocessing.scale, X)) ： X = [1,2,3,4]

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モデルのフィーチャの数が入力と一致する必要があります。モデルn_featuresは40で、入力されたn_featuresは38

です。このエラーが発生しました。解決するための提案をしてください。私のcode.iはtrain.csvからデータを取り込み、別のファイルtest.csvからデータをテストしています。私は機械学習に新しいので、私は問題が何かを理解できませんでした。私には何か提案があります。 import quandl,math import numpy as np import pandas as pd

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は、CSVは、ロジスティック回帰

私は現在、以下の値でCSVをインデックスとエラーに実行しているため、サンプルの一貫性のない数に実行しているインデックス作成します私は間違って特定のパラメータと呼ばれているか、それが原因私がNaNの取り外しにある（データのほとんどのように、デフォルトと思われるが？） "Classification","DGMLEN","IPLEN","TTL","IP" "1","0.000000","192.1

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pandasデータフレーム内の特定の列内の文字列値を検索する方法と、存在する場合は、その行をデータフレームに出力する方法はありますか？

ここではパンダにとって非常に新しい私が持っているデータベースを.pklファイルで検索したいと考えています。私は.pklファイルをロードし、それをload_dataという名前の変数に格納しました。生の入力を使用して文字列入力を受け入れ、そのデータセットの特定の列「SMILES」の文字列を検索する必要があります。文字列が一致する場合は、行全体、つまりその行に対応するすべての列値を表示する必要があ

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Sklearn TruncatedSVDオブジェクトからフィーチャ名を取得するにはどうすればよいですか？

私は私がfittedから列名を取得しますどのように次のコード import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import TruncatedSVD df = df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 25), index=dates, columns=list('ABC