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回答
使用
具有
多个
输入
因素
的
sklearn
决策树
进行
回归
会
产生
错误
python
、
input
、
scikit-learn
、
regression
我想用
sklearn
中
的
决策树
回归
器
进行
回归
。我
的
输入
数据由
多个
传感器数据组成,我将时间序列划分为较小
的
窗口,并计算每个时间窗口和每个传感器
的
平均值和标准差。= np.array([[x[:,2].mean()] for x in np.array_split(train_array, 100)]) 然后我
使用
决策树
浏览 43
提问于2020-01-21
得票数 1
1
回答
支持向量
回归
多输出
python
、
scikit-learn
、
svm
我目前正在测试支持向量
回归
(SVR),以解决
具有
两个输出
的
回归
问题。这意味着对于每个样本,Y_train_data都有两个值。由于SVR只能
产生
单个输出,因此我
使用
中
的
MultiOutputRegressor。from
sklearn
.svm import SVR svr_reg = MultiOutputRegress
浏览 0
提问于2018-12-10
得票数 6
6
回答
使用
Python
具有
一个(或
多个
)参数
的
多输出
回归
或分类器
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我用Python
的
Scikit-learn库编写了一个简单
的
线性
回归
和
决策树
分类器代码来预测结果。效果很好。我
的
问题是,是否有一种方法可以向后
进行
,根据估算
的
结果预测参数值
的
最佳组合(参数,其中精度将是最好
的
)。或者我可以这样问,是否有分类、
回归
或其他类型
的
算法(
决策树
、支持向量机、KNN、Logistic
回归
、线性
回归
、多项式
回归</e
浏览 0
提问于2019-06-08
得票数 10
回答已采纳
2
回答
寻找一个向量,使其线性组合
的
最小均方误差最小化
optimization
、
gradient-descent
、
mse
我一直在做新冠肺炎相关
的
项目。以下是一个问题:D=每日死亡
的
病媒N是一个n维向量,n约为60.ED是另一个n维向量.在某些假设下,ED
的
每一项都可以作为N项
的
线性组合计算。我们希望找到向量N,使得从N导出
的
ED与实际D数据相比
具有
最小均方误差。我认为这里需要一种梯度下降算法。然而,我不太熟悉梯度下降。 这似乎是一个基本
的
数据科学问题,但我现在有点迷失了。
浏览 0
提问于2020-04-12
得票数 1
3
回答
用来预测某项任务持续时间
的
算法
machine-learning
、
algorithms
我有一个36K处理
的
数据集,每一个都有7个特性。每个集合代表一个任务,我知道完成每个任务需要多长时间。我想要建立一个模型,它能够预测未来任务
的
持续时间。我只知道了
决策树
(DT),并试图将它应用于我
的
问题。结果
的
准确度分数为0.03。我认为DT是不合适
的
,因为时间是连续
的
,DT是用来分类
的
。 哪种算法适合持续时间预测?我
的
环境: Python和
sklearn
,如果这很重要的话。
浏览 0
提问于2016-12-01
得票数 3
3
回答
预测汽车数量
machine-learning
、
regression
、
linear-regression
、
machine-learning-model
我从交通数据中预测汽车
的
数量。“流量-主要道路(公里)”文件包含以下变量(变量名为粗体):ONS GOR名称- CP所在
的
前政府办公室区域。路-这是道路名称(例如M25或A3)。RCat -道路类型
的
分类(请参阅完整列表
的
数据定义)。 S参考- CP位置
的
浏览 0
提问于2018-07-02
得票数 1
1
回答
Py-table vs Blaze vs S-Frame
python-3.x
、
pandas
、
hdf5
、
pytables
、
blaze
我正在
使用
python对一个巨大
的
数据集(大约2000万条记录和10列)
进行
探索性数据分析。我将分割、聚合数据并创建一些可视化,我也可以
使用
该数据集创建一些
决策树
线性
回归
模型。由于数据集很大,我需要
使用
数据帧来存储核心外
的
数据。因为我对Python比较陌生,并且
使用
大型数据集,所以我想
使用
一种方法,使我能够轻松地在我
的
数据集上
使用
sklearn
。我对
使用<
浏览 11
提问于2017-07-21
得票数 0
1
回答
决策树
- Scikit,Python
scikit-learn
、
decision-tree
我试图创建一个基于一些培训数据
的
决策树
。我以前从未创建过
决策树
,但完成了一些线性
回归
模型。我有三个问题: 通过线性
回归
,我发现很容易用迭代
的
方式绘制图、拟合模型、组因子水平、检查P统计等,直到我得到一个很好
的
预测模型。我不知道如何评估
决策树
。是否有一种方法可以获得模型
的
摘要(例如,状态模型中
的
.summary()函数)?这应该是一个迭代过程,在这个过程中,我决定一个
因素
是否重要--如果是的话,我
浏览 2
提问于2021-05-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Scikit-learn是否发布了python GIL?
python
、
multithreading
、
parallel-processing
、
machine-learning
、
scikit-learn
我想在不同
的
线程中训练
多个
单类SVM。有没有人知道scikit
的
SVM是否发布了GIL?我在网上没有找到任何答案。 谢谢
浏览 0
提问于2011-09-13
得票数 5
回答已采纳
4
回答
我应该
使用
决策树
或逻辑
回归
来
进行
分类吗?
classification
、
logistic-regression
、
decision-trees
我有一个包含相同数量
的
分类变量和连续变量
的
数据集。如何在
决策树
和逻辑
回归
之间决定
使用
哪种技术? 假设logistic
回归
更适合连续变量,
决策树
更适合连续变量和范畴变量,这是否正确?
浏览 0
提问于2015-06-09
得票数 17
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2
回答
在scikit中应用()函数-学习可以做什么?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
在科学工具包-学习新版本,有一个新
的
功能称为apply()梯度增强。我真的很困惑。 它喜欢facebook
使用
的
方法:GBDT + LR吗?如果剂量,我们如何使它像GBDT + LR一样工作
浏览 0
提问于2016-01-07
得票数 0
4
回答
为什么
决策树
会有很大
的
方差?
machine-learning
、
classification
、
decision-trees
、
training
、
variance
我听说
决策树
可能有很大
的
方差,对于数据集D,将其分成测试/训练,
决策树
可能
会
因数据如何被分割而有很大
的
不同。显然,这为诸如随机森林之类
的
算法提供了动力。只是一个注释-我没有真正遵循当前
的
答案,并未能在评论中解决这一问题。
浏览 0
提问于2019-03-28
得票数 2
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2
回答
决策树
和逻辑
回归
在其中一个特征为字符串时
的
性能差异
python
、
scikit-learn
、
decision-trees
、
linear-regression
我将字符串转换为整数,方法是将字符串作为36基数(我只
使用
前13个字符)。然后我可以
使用
DecisionTrees,因为在
sklearn
实现中,您需要将它转换为一个数字。如果我能够在DecisionTrees模型中这样
使用
字符串,我可能
会
接受这个结果,但是既然我对两个模型都
使用
了相同
的
字符串到整数转换,那么为什么会有这么大
的
差异呢? 我不能说细节,但让我给你打个比方。比方说,您正在根据数百万对象
的
有用性对其
进行
分类。
浏览 0
提问于2017-01-25
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Logistic
回归
系数含义
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
logistic-regression
出于练习
的
目的,我正在尝试编写自己
的
逻辑
回归
器(
使用
批量/小批量梯度下降)。 我生成了一个随机数据集(见下文),
输入
为正态分布,输出为二进制(0,1)。我手动
使用
系数作为
输入
,并希望能够重现它们(参见下面的代码片段)。然而,令我惊讶
的
是,我自己
的
代码和
sklearn
LogisticRegression都不能重现实际
的
数字(尽管符号和数量级是一致
的
)。更重要
的</
浏览 27
提问于2019-01-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
错误
,即使是
错误
python
、
scikit-learn
、
pipeline
我们已经提出了一个类似的问题,但答案并没有帮助我解决问题:import pandas as pd import
sklearn</em
浏览 0
提问于2021-06-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
线性
回归
系数与
决策树
特征重要性
的
关系
machine-learning
、
linear-regression
、
decision-tree
我
使用
线性
回归
来获得特征
的
系数,并
使用
决策树
算法(例如随机森林
回归
)来获得重要
的
特征(或特征重要性)。 我
的
理解对吗?线性
回归
中系数大
的
特征应该在
决策树
算法中特征重要性
的
最高列表中。
浏览 29
提问于2019-04-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将大量
的
分类数据从字符串自动转换为数值?
python
、
machine-learning
、
decision-tree
我正在尝试建立一个
决策树
回归
来预测汽车
的
MSRP (制造商建议零售价)
的
值。但是,我在将分类值转换为数值时遇到了问题。我
的
问题是:我有8列分类特征,有些列有多达40种不同类型
的
唯一值和20,000个实例。我应该
使用
什么方法来转换分类数据以用于
决策树
回归
?有没有办法自动
输入
唯一
的
值,而不是手动
输入
?我尝试
使用
LabelEncoder来转换分类值,但由于某些原因,df
浏览 1
提问于2019-01-11
得票数 0
1
回答
多输出
的
Scikeras
python
、
keras
、
scikit-learn
我尝试用SVR和神经网络作为估计量,建立叠加
回归
量来预测
多个
输出,最后
的
估计量是线性
回归
。prediction = reg.predict(X_test) ValueError:连接轴
的
所有
输入
数组尺寸必须完全匹配,但沿着0维,索引0处
的
数组大小为19,而索引1处
的
数组大小为247。
浏览 9
提问于2022-02-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
学生流失预测
machine-learning
、
classification
、
churn
我正在研究一个用于学生流失预测
的
ML模型。这是一个分类问题,如果一些学生是否
会
流失。我有很多数据,比如学生
的
数据和学生
的
活动。我想问两个问题:6周后学生
的
总人数 你会把你
的
工作分成两种模式:6周后和6周后?你将如何开始这样一个项目?
浏览 0
提问于2020-06-16
得票数 1
1
回答
如何在scitkit模型中拟合一个热编码类
python
、
scikit-learn
我试着用scikit学习logistic
回归
对多类数据
进行
分类。我用一个热编码器对类
进行
编码。但是,当我尝试相同
的
,我得到了糟糕
的
输入
形状
错误
。在
sklearn
回归
中是否可以
使用
一个热编码值?from
sklearn
.preprocessing import OneHotEncoderfrom
sklearn
.linear_model imp
浏览 3
提问于2019-04-26
得票数 0
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