Ho bisogno di adattarsi RandomForestRegressorda sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Questo codice ha sempre funzionato fino a quando non ho eseguito una preelaborazione dei dati ( train_y). Il messaggio di errore dice: DataConversionWarning: un vettore di colonna y è stato passato quando era previsto …
Ricevo il seguente errore durante il tentativo di importazione da sklearn: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module> from . import check_build ImportError: cannot import name check_build Sto usando python 2.7, …
Potete suggerire una funzione del modulo da numpy / scipy che può trovare i massimi / minimi locali in un array numpy 1D? Ovviamente l'approccio più semplice in assoluto è quello di dare un'occhiata ai vicini più vicini, ma mi piacerebbe avere una soluzione accettata che faccia parte della distribuzione …
In un'altra domanda, altri utenti hanno offerto un aiuto se potevo fornire l'array con cui avevo problemi. Tuttavia, non riesco nemmeno a svolgere un'attività di I / O di base, come scrivere un array in un file. Qualcuno può spiegare che tipo di loop avrei bisogno per scrivere un array …
Sto cercando di implementare l'esempio di classificazione binaria utilizzando il set di dati IMDb in Google Colab . Ho implementato questo modello prima. Ma quando ho provato a farlo di nuovo dopo alcuni giorni, ha restituito un errore di valore: 'Gli array di oggetti non possono essere caricati quando allow_pickle …
Ho un'immagine RGB. Voglio convertirlo in array numpy. Ho fatto quanto segue im = cv.LoadImage("abc.tiff") a = numpy.asarray(im) Crea un array senza forma. Presumo sia un oggetto iplimage.
Vorrei utilizzare l'analisi delle componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità. Numpy o scipy ce l'hanno già o devo farlo da solo numpy.linalg.eigh? Non voglio solo usare la scomposizione del valore singolare (SVD) perché i miei dati di input sono abbastanza dimensionali (~ 460 dimensioni), quindi penso che SVD …
Esiste un modo semplice per indicizzare tutti gli elementi di un elenco (o array, o altro) tranne un particolare indice? Per esempio, mylist[3] restituirà l'articolo nella posizione 3 milist[~3] restituirà l'intero elenco tranne 3
Vorrei utilizzare un array numpy nella memoria condivisa da utilizzare con il modulo multiprocessing. La difficoltà è usarlo come un array numpy e non solo come array ctypes. from multiprocessing import Process, Array import scipy def f(a): a[0] = -a[0] if __name__ == '__main__': # Create the array N = …
numpy.amax () troverà il valore massimo in un array e numpy.amin () farà lo stesso per il valore minimo. Se voglio trovare sia max che min, devo chiamare entrambe le funzioni, il che richiede di passare due volte l'array (molto grande), il che sembra lento. C'è una funzione nell'API numpy …
Ho dei dati di esempio per i quali vorrei calcolare un intervallo di confidenza, assumendo una distribuzione normale. Ho trovato e installato i pacchetti numpy e scipy e ho ottenuto numpy per restituire una media e una deviazione standard (numpy.mean (dati) con i dati come elenco). Qualche consiglio su come …
Supponiamo che io abbia e mxn array. Voglio passare ogni colonna di questo array a una funzione per eseguire alcune operazioni sull'intera colonna. Come si itera sulle colonne dell'array? Ad esempio, ho un array 4 x 3 come 1 99 2 2 14 5 3 12 7 4 43 1 …
Non sembra esserci alcuna funzione che calcoli semplicemente la media mobile su numpy / scipy, portando a soluzioni contorte . La mia domanda è duplice: Qual è il modo più semplice per implementare (correttamente) una media mobile con numpy? Dato che questo sembra non banale e soggetto a errori, c'è …
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