scikits

    0熱度

    1回答

    我使用了遞歸功能排序函數scikit-learn(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.RFECV.html#sklearn.feature_selection.RFECV )。不過,我想用LDA分類器作爲估算器。 我有這樣的代碼: X, y = make_friedman1(n_sam

    2熱度

    1回答

    分離超平面方程是W.X + b = 0。 對於support vector machine in scikit-learn,如何導出分離超平面? 'a'和'w'是什麼意思?

    6熱度

    4回答

    我想在即將推出的項目上使用scikit-learn,我完全無法安裝它。我可以通過從源代碼或通過pip構建它們來安裝其他軟件包,而不會出現問題。對於scikit-learn,我試圖在GitHub上克隆項目並通過pip安裝而沒有成功。任何人都可以幫忙嗎?這裏是我的pip.log部分: Downloading/unpacking scikit-learn Running setup.py eg

    2熱度

    2回答

    我讀書用Python編寫的庫「scikits圖像」的源代碼,我發現的下一行代碼: n_cellsx = int(np.floor(sx // cx)) 我不知道爲什麼他們加入了NumPy的功能floor和//運營商。有沒有理由這樣做?我看不到。我覺得這是兩次做同樣的事情。 該項目是here

    1熱度

    3回答

    我想找出使用​​SVM分類在Python中的錯誤率,那我取來完成同樣的方法找出錯誤率: 1-svm.predict(test_samples).mean() 然而,這種方法是行不通的。此外,sklearn的得分函數給出了平均準確度......但是,我無法使用它,因爲我想完成交叉驗證,然後找到錯誤率。請在sklearn中建議一個合適的函數來找出錯誤率。

    2熱度

    1回答

    我正在處理文本分類問題(情感分析)。我想知道scikit-learn中是否有任何選項爲功能添加「重量」(作爲衡量重要性的指標)。我查了資料,發現the attribute "coefs" of SVC,定義如下: coef_ array, shape = [n_class-1, n_features] Weights asigned to the features (coefficien

    13熱度

    2回答

    我比較兩個樸素貝葉斯分類器:一個from NLTK和一個from scikit-learn。我正在處理多類分類問題(3類:正(1),負(-1)和中立(0))。如果不執行任何特徵選擇(即使用所有可用特徵),並且使用70,000個實例(嘈雜標記的,實例分佈爲17%陽性,4%陰性和78%中性)的訓練數據集,我訓練兩個分類器,第一個是nltk.NaiveBayesClassifier,第二個是sklear

    5熱度

    3回答

    我讀到sklearn中的內建集成方法使用決策樹作爲基分類器。是否可以使用自定義分類?

    3熱度

    1回答

    我跑了網格搜索分類從下面的IPython: http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/grid_search_digits.html ,然後試圖通過酸洗序列化,但收到以下回溯: In [6]: with open('clf.pkl', 'wb') as f: cPickle.dump(clf, f) ...: -----------

    0熱度

    1回答

    我想使用一些cula功能,如LU分解或矩陣反轉,但我有一些關於指針輸入的問題。例如用scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a,lda,ipiv)做LU分解,需要使用指針f「a」參數,但是顯式地指定python中沒有指針(我知道所有變量都在Python是由裁判)。那麼在這種情況下我應該怎麼做?我應該使用ctype庫來創建python嗎? 這就是我想要做的事: