Programmierung scikit-learn

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ImportError beim Importieren aus sklearn: Name check_build kann nicht importiert werden

Beim Importieren aus sklearn wird folgende Fehlermeldung angezeigt: >>> 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 Ich benutze Python 2.7, Scipy-0.12.0b1 Superpack, Numpy-1.6.0 …

117 python numpy scipy scikit-learn

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Ein Spaltenvektor y wurde übergeben, wenn ein 1d-Array erwartet wurde

Ich muss passen RandomForestRegressorvon sklearn.ensemble. forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) Dieser Code hat immer funktioniert, bis ich Daten vorverarbeitet habe ( train_y). Die Fehlermeldung lautet: DataConversionWarning: Ein Spaltenvektor y wurde übergeben, als ein 1d-Array erwartet wurde. Bitte ändern Sie die Form von y in (n_samples,), …

117 python pandas numpy scikit-learn

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Python - Was genau ist sklearn.pipeline.Pipeline?

Ich kann nicht herausfinden, wie das sklearn.pipeline.Pipelinegenau funktioniert. Das Dokument enthält einige Erklärungen . Was meinen sie zum Beispiel mit: Pipeline von Transformationen mit einem endgültigen Schätzer. Was sind meine Fragen, um meine Frage klarer zu machen steps? Wie arbeiten Sie? Bearbeiten Dank der Antworten kann ich meine Frage klarer …

117 python machine-learning scikit-learn neuraxle

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Wie funktioniert der Parameter class_weight in scikit-learn?

Ich habe große Probleme zu verstehen, wie der class_weightParameter in der logistischen Regression von scikit-learn funktioniert. Die Situation Ich möchte die logistische Regression verwenden, um eine binäre Klassifizierung für einen sehr unausgeglichenen Datensatz durchzuführen. Die Klassen sind mit 0 (negativ) und 1 (positiv) gekennzeichnet, und die beobachteten Daten liegen in …

115 python scikit-learn

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Was ist der Unterschied zwischen 'transform' und 'fit_transform' in sklearn?

In der sklearn-python-Toolbox gibt es zwei Funktionen transformund fit_transformungefähr sklearn.decomposition.RandomizedPCA. Die Beschreibung von zwei Funktionen ist wie folgt Aber was ist der Unterschied zwischen ihnen?

115 python python-2.7 scikit-learn

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Führen Sie eine OLS-Regression mit Pandas Data Frame aus

Ich habe einen pandasDatenrahmen und möchte die Werte von Spalte A aus den Werten in den Spalten B und C vorhersagen können. Hier ein Spielzeugbeispiel: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) Im Idealfall hätte ich so …

111 python pandas scikit-learn regression statsmodels

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Wie berechnet man mit scikit learn Präzision, Rückruf, Genauigkeit und f1-Score für den Fall mit mehreren Klassen?

Ich arbeite an einem Stimmungsanalyseproblem. Die Daten sehen folgendermaßen aus: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 Meine Daten sind also unausgeglichen, da 1190 instancesmit gekennzeichnet sind 5. Für die Klassifizierung verwende ich den SVC von scikit . Das Problem ist, dass ich nicht weiß, …

109 python machine-learning nlp artificial-intelligence scikit-learn

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Wie konvertiere ich einen Scikit-Lerndatensatz in einen Pandas-Datensatz?

Wie konvertiere ich Daten von einem Scikit-Learn Bunch-Objekt in einen Pandas DataFrame? from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() print(type(data)) data1 = pd. # Is there a Pandas method to accomplish this?

106 dataset scikit-learn pandas

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Kann mir jemand StandardScaler erklären?

Ich kann die Seite von StandardScalerin der Dokumentation von nicht verstehen sklearn. Kann mir jemand das in einfachen Worten erklären?

103 python machine-learning scikit-learn scaling standardized

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sklearn: Beim Aufrufen von LinearRegression.fit () wurden Arrays mit inkonsistenter Anzahl von Samples gefunden.

Ich versuche nur, eine einfache lineare Regression durchzuführen, aber ich bin verblüfft über diesen Fehler für: regr = LinearRegression() regr.fit(df2.iloc[1:1000, 5].values, df2.iloc[1:1000, 2].values) welches produziert: ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [ 1 999] Diese Auswahlen müssen die gleichen Abmessungen haben und sollten numpy Arrays sein. Was fehlt …

102 scikit-learn

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Wie überprüfe ich, welche Version von nltk, scikit learn installiert ist?

Im Shell-Skript überprüfe ich, ob diese Pakete installiert sind oder nicht. Wenn sie nicht installiert sind, installieren Sie sie. Also mit Shell-Skript: import nltk echo nltk.__version__ aber es stoppt das Shell-Skript in der importZeile im Linux-Terminal versucht, auf diese Weise zu sehen: which nltk das gibt nichts zu denken, dass …

102 python linux shell scikit-learn nltk

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RandomForestClassifier vs ExtraTreesClassifier in scikit lernen

Kann jemand den Unterschied zwischen dem RandomForestClassifier und dem ExtraTreesClassifier in scikit lernen erklären. Ich habe viel Zeit damit verbracht, die Zeitung zu lesen: P. Geurts, D. Ernst. Und L. Wehenkel, "Extrem randomisierte Bäume", Machine Learning, 63 (1), 3-42, 2006 Es scheint, dass dies der Unterschied für ET ist: 1) …

94 scikit-learn random-forest

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ImportError: Kein Modul mit dem Namen model_selection

Ich versuche, train_test_splitFunktion zu verwenden und zu schreiben: from sklearn.model_selection import train_test_split und das verursacht ImportError: No module named model_selection Warum? Und wie zu überwinden?

89 python scikit-learn

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Geschichteter Zug / Test-Split in Scikit-Learn

Ich muss meine Daten in einen Trainingssatz (75%) und einen Testsatz (25%) aufteilen. Ich mache das derzeit mit dem folgenden Code: X, Xt, userInfo, userInfo_train = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, userInfo) Ich möchte jedoch meinen Trainingsdatensatz schichten. Wie mache ich das? Ich habe mich mit der StratifiedKFoldMethode befasst, aber ich kann die 75% …

88 python scikit-learn

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Parameter "stratify" aus der Methode "train_test_split" (scikit Learn)

Ich versuche, train_test_splitvon Paket scikit Learn zu verwenden, aber ich habe Probleme mit Parametern stratify. Im Folgenden ist der Code: from sklearn import cross_validation, datasets X = iris.data[:,:2] y = iris.target cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y) Ich bekomme jedoch immer wieder das folgende Problem: raise TypeError("Invalid parameters passed: %s" % str(options)) TypeError: Invalid parameters …

86 split scikit-learn training-data test-data

Als «scikit-learn» getaggte Fragen