sklearn-pandas

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私はsklearnを使ってモデルを訓練し、sklearn2pmmlを使ってpmml形式にエクスポートしました。そのpmmlファイルをインポートしてPythonで動かすことができるものに変換する方法はありますか？私がこれをやってみるのは、pmmlモデルがsklearnモデルに比べて動作が少し違っていることに気付いたからです。特に、pmmlファイルは変数の上限と下限を厳密に設定します（トレーニングセ

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カテゴリデータをベクトル化する方法

列車とテスト行列を構築するために、いくつかのカテゴリデータをベクトル化したいと思います。私は都市に依存し、1または0で行ごとにベクトルを持っていると思い、私は85の都市があると私は、282520行の行列を取得したいと思い、すべての行が [1 0 0 ..., 0 0 0] ようなベクターであります print(df['city']) 0 METROPOLITANA DE SANTIA

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python sklearn複数線形回帰表示r-squared

私は私の多重線形回帰方程式を計算しました。調整したR-二乗を見たいと思います。私は、スコア関数が私にr-squaredを見せることを認めていますが、調整されていません。 import pandas as pd #import the pandas module import numpy as np df = pd.read_csv ('/Users/jeangelj/Documents/tra

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OneHotEncoderとフィッティングデータを使用しているときに値エラーを受け取りました

私は割り当てに取り組んでいます。私たちはscikit-learnでOneHotEncoderを使ってすべてのカテゴリをプリントアウトしています。ここでは、データのサンプルと、私はそれを変換するために使用するコードです： grade sub_grade short_emp emp_length_num home_ownership term 0 B B2 0 11 RENT

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SklearnパイプラインでOnehotencodingを行う方法

私はPandasデータフレームのカテゴリ変数にoneHotEncodeを割り当てようとしています。これには、カテゴリ変数と継続変数の両方が含まれます。これはpandas .get_dummies（）関数で簡単に行うことができますが、後でPMMLファイルを生成できるようにパイプラインを使用する必要があります。これは、マッパーを作成するためのコードです。私がエンコードしたいカテゴリー変数は、「ダミー

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バイナリログの損失は、yに基づいて方程式の1つの部分を除外しますか？ログ損失方程式を仮定

はすべき： logLoss=−(1/N)*∑_{i=1}^N (yi(log(pi))+(1−yi)log(1−pi)) Nは、 yi...yiNは、従属変数の実際の値をサンプル数である、及びpi...piNは、ロジスティック回帰からの予測可能性である方法私はそれを見ている：の場合yi = 0最初の部分yi(logpi) = 0 あるいは、除外される式のy一部の値に応じて、ここでyi = 1

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Cassandra MapをPandas Dataframeに変換する方法

map<string, int>のcassandraカラムファミリからデータを読み込み、それをPandasデータフレームに変換したいと考えています。さらに、私は虹彩の種の分類でhereと記載されているように、Pythonでモデルを訓練するために使用したい。私はcsvを使用してモデルをトレーニングしていました。そして、それはこのように見えただろう： label, f1, f2, f3, f4, f

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python3 +パンダのスタイル+交互の行の色を変更する

こんにちは私はパンダを使用してテーブルを表示しています。そこには、読めるように交互の行の色を適用する機能があります。以下のコードを使用して私はメールでテーブルを送信しています。私のコード： count = 1000 df = pandas.DataFrame.from_dict(result) df["Total"] = df.T.sum() html = """<!DOCTYPE

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sklearnという名前のモジュールがありません

sklearnモジュールをpipからインストールしようとしていますが、以下は私が遭遇したエラーです。