Programmazione scikit-learn

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Etichetta la codifica su più colonne in scikit-learn

Sto cercando di usare Scikit-Learn LabelEncoderper codificare un panda DataFramedi etichette di stringa. Poiché il dataframe ha molte (50+) colonne, voglio evitare di creare un LabelEncoderoggetto per ogni colonna; Preferirei avere solo un LabelEncoderoggetto grande che funzioni su tutte le mie colonne di dati. Lanciare l'intero DataFramein LabelEncodercrea l'errore di …

218 python pandas scikit-learn neuraxle

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Come normalizzare un array in NumPy?

Vorrei avere la norma di un array NumPy. Più specificamente, sto cercando una versione equivalente di questa funzione def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm C'è qualcosa del genere in skearno numpy? Questa funzione è attiva in una situazione in cui vè …

205 python numpy scikit-learn statistics normalization

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Salva classificatore su disco in scikit-learn

Come posso salvare un classificatore Naive Bayes addestrato su disco e utilizzarlo per prevedere i dati? Ho il seguente programma di esempio dal sito Web di scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print "Number of mislabeled points …

192 python machine-learning scikit-learn classification

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ImportError: nessun modulo denominato sklearn.cross_validation

Sto usando Python 2.7 in Ubuntu 14.04. Ho installato scikit-learn, numpy e matplotlib con questi comandi: sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \ python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \ ipython Ma quando importare questi pacchetti: from sklearn.cross_validation import train_test_split Mi restituisce questo errore: ImportError: No module named sklearn.cross_validation Cosa devo …

174 python scikit-learn

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È possibile specificare la propria funzione di distanza utilizzando il clustering dei mezzi K di scikit-learn?

172 python machine-learning cluster-analysis k-means scikit-learn

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Esiste una funzione di libreria per Errore quadratico medio radice (RMSE) in Python?

So che potrei implementare una funzione di errore al quadrato medio radice come questa: def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean()) Cosa sto cercando se questa funzione rmse è implementata in una libreria da qualche parte, forse in scipy o scikit-learn?

158 python scikit-learn scipy

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Come estrarre le regole decisionali dall'albero decisionale di scikit-learn?

Posso estrarre le regole decisionali sottostanti (o "percorsi decisionali") da un albero addestrato in un albero decisionale come un elenco testuale? Qualcosa di simile a: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Grazie per l'aiuto.

157 python machine-learning scikit-learn decision-tree random-forest

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Trova il valore p (significato) in Scikit-learn LinearRegression

Come posso trovare il valore p (significatività) di ciascun coefficiente? lm = sklearn.linear_model.LinearRegression() lm.fit(x,y)

154 python numpy statistics scikit-learn regression

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RuntimeWarning: la dimensione numpy.dtype è cambiata, può indicare incompatibilità binaria

Ho questo errore per provare a caricare un modello SVM salvato. Ho provato a disinstallare sklearn, NumPy e SciPy, reinstallando di nuovo tutte le versioni più recenti (usando pip). Ricevo ancora questo errore. Perché? In [1]: import sklearn; print sklearn.__version__ 0.18.1 In [3]: import numpy; print numpy.__version__ 1.11.2 In [5]: …

148 python numpy scikit-learn

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Stato casuale (numero pseudo-casuale) in Scikit Learn

Voglio implementare un algoritmo di machine learning in scikit learn, ma non capisco cosa fa questo parametro random_state? Perché dovrei usarlo? Inoltre non riuscivo a capire cosa fosse un numero pseudo-casuale.

148 python scikit-learn

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Come dividere i dati in 3 set (treno, validazione e test)?

Ho un frame di dati Panda e desidero dividerlo in 3 set separati. So che usando train_test_split di sklearn.cross_validation, si possono dividere i dati in due set (train e test). Tuttavia, non sono riuscito a trovare alcuna soluzione sulla suddivisione dei dati in tre set. Preferibilmente, vorrei avere gli indici …

146 pandas numpy dataframe machine-learning scikit-learn

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panda colonne dataframe ridimensionamento con sklearn

Ho un frame di dati Panda con colonne di tipo misto e vorrei applicare min_max_scaler di sklearn ad alcune delle colonne. Idealmente, mi piacerebbe fare queste trasformazioni sul posto, ma non ho ancora trovato un modo per farlo. Ho scritto il seguente codice che funziona: import pandas as pd import …

137 python pandas scikit-learn dataframe

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errore di sklearn ValueError: l'input contiene NaN, infinity o un valore troppo grande per dtype ('float64')

Sto usando sklearn e ho un problema con la propagazione dell'affinità. Ho costruito una matrice di input e continuo a ricevere il seguente errore. ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). Ho corso np.isnan(mat.any()) #and gets False np.isfinite(mat.all()) #and gets True Ho provato a usare …

129 python python-2.7 scikit-learn valueerror

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Perché una codifica a caldo migliora le prestazioni di apprendimento automatico?

Ho notato che quando la codifica One Hot viene utilizzata su un particolare set di dati (una matrice) e utilizzata come dati di allenamento per algoritmi di apprendimento, si ottengono risultati significativamente migliori rispetto all'accuratezza della previsione, rispetto all'utilizzo della matrice originale stessa come dati di allenamento. Come avviene questo …

127 machine-learning data-mining scikit-learn data-analysis

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Come vengono determinati feature_importances in RandomForestClassifier?

Ho un compito di classificazione con una serie temporale come input di dati, in cui ogni attributo (n = 23) rappresenta un momento specifico. Oltre al risultato di classificazione assoluto, vorrei scoprire quali attributi / date contribuiscono al risultato in che misura. Quindi sto solo usando il feature_importances_, che funziona …

125 scikit-learn random-forest feature-selection

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