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沙龙
1
回答
使用
自定义
分类
器
时
GridSearchCV
的
问题
、
、
我已经编写了自己
的
CustomClassifier,它将因变量二进制化。) def score(self, X, y=None):myLogi = OwnClassifier() gridCv=
GridSearch
浏览 64
提问于2021-09-26
得票数 0
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2
回答
获取与predict_proba (
GridSearchCV
sklearn)相应
的
类
、
、
我
使用
GridSearchCV
和管道对一些文本文档进行
分类
。kernel' : ['rbf'], 'clf__C' : [100], 'clf__gamma' : [0.01], 'clf__probability' : [True]} grid_search.fit(cor
浏览 8
提问于2015-07-20
得票数 4
回答已采纳
3
回答
在拟合模型
时
更改默认
的
RandomForestClassifier
的
“分数”函数?
、
我
使用
来自RandomForestClassifier
的
sklearn执行拟合操作我不知道如何更改评估指标,我假设它在这里是精确
的
。我之所以问这个
问题
,是因为我已经看到,通过
使用
包,您可以精确地指定这个度量。示例:所以,我
的
<e
浏览 5
提问于2016-03-12
得票数 6
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1
回答
在与Scikit学习
的
管道中包括一个预测
器
、
我正在从一本课本上算出一个
问题
。具体而言,
问题
是构建一个具有数据准备阶段
的
管道(删除NA值、执行功能缩放等)。然后是一个预测阶段,它涉及到对转换
的
数据集进行训练并返回其预测值
的
预测
器
。这里,我们
使用
了一个支持向量回归模块(sklearn.svm.svr)。prepare_select_and_predict_pipeline = Pipeline([ ('
浏览 3
提问于2021-04-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Scikit-基于训练特性
的
自定义
记分
器
学习
分类
器
、
、
、
、
我正在尝试用一个RandomForestClassifier来训练一个
自定义
记分
器
,它
的
输出需要依赖于其中一个特性。X数据集包含18个特性: y通常是0和1s
的
数组: 带有
自定义
记分
器
的
RandomForestClassifier在
GridSearchCV
实例中
使用
:
GridSearchCV
(
分类
器
、param_grid、
GridSearchCV
) <
浏览 0
提问于2018-03-13
得票数 3
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2
回答
如何在
GridSearchCV
中
使用
最佳参数作为
分类
器
的
参数?
、
、
我有一个名为svc_param_selection(X, y, n)
的
函数,它返回best_param_。现在,我希望
使用
返回
的
best_params作为
分类
器
的
参数,如:。params in param_grid: print (svc_clf) 这里
的
参数似乎不是网格
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 0
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1
回答
创造得分王
的
布里尔分数损失在科学知识-学习
、
我正在尝试
使用
GridSearchCV
和RandomizedSearchCV在scikit中学习(0.16.1)用于逻辑回归和随机森林
分类
器
(可能还有其他
分类
器
)来处理二进制类
问题
。我设法让
GridSearchCV
使用
标准
的
LogisticRegression
分类
器
,但我不能让LogisticRegressionCV (或RandomForestClassifier
的</e
浏览 7
提问于2015-04-16
得票数 1
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1
回答
如何在gridsearchSV (多类
问题
)中计算AUC
、
、
、
、
我正在研究一个多类
分类
问题
,比较支持向量机和随机森林
分类
器
的
结果。我想
使用
gridsearchCV
进行超参数优化,并发现AUC是解决这类
问题
的
最常用
的
度量标准。我知道如何
使用
其他评分标准,如准确性等,但默认
的
ROC_AUC只适用于二进制类。有什么方法可以在
gridsearchCV
中
使用
AUC来处理多类
问题
?
浏览 0
提问于2020-04-04
得票数 1
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2
回答
如何在管道和多个
分类
器
中
使用
GridsearchCV
?
、
、
、
我构建了一个modelPipeline,它运行多
分类
器
,并将pipeline和每个
分类
器
的
分数作为DataFrame返回。 如何在下面的
GridsearchCV
中
使用
modelPipeline?是否可以在流水线中
使用
多
分类
器
的
GridsearchCV
?
浏览 1
提问于2021-12-28
得票数 2
1
回答
sklearn中make_scorer中
的
自定义
函数
、
、
、
、
我正在尝试创建一个
自定义
评分函数,以便在
GridSearchCV
中实现
分类
问题
,但我认为我不太理解它是如何工作
的
(我已经阅读了文档)。我
的
目标是将不同
的
权重放在错误
分类
的
类型上。我
的
代码如下所示。good和excellent是我
的
样本中
的
两个类。我认为
问题
出在
GridSearchCV
将真值和预测值传递给score_func
时
,但
浏览 10
提问于2020-04-13
得票数 1
1
回答
哪种
分类
编码应该在k折叠- cv过程中完成?
、
、
、
、
假设我想通过应用基于F分数(ANOVA)
的
特征选择技术(ANOVA)来评估K近邻
分类
器
的
性能,它选择了10个最相关
的
特征。(n_splits=5, n_repeats=1, random_state=split) gridcv =
GridSearchCV
prediction error_knn.append(1.0 - np.mean(knn.predict(X_test) == y_te
浏览 2
提问于2022-01-21
得票数 1
1
回答
为什么管道被用作
GridsearchCV
的
一部分而不是反过来呢?
、
、
、
、
虽然我理解潜在
的
好处,尤其是与
GridSearchCV
的
结合,但我不知道为什么总是这样
使用
它(至少从我理解它
的
方式来看): 我不确定这是否正确,但从我
的
角度来看,这似乎会导致之前
的
步骤
分类
器
浏览 1
提问于2020-02-06
得票数 0
2
回答
Python : fit_transform()不适用于
GridSearchCV
、
、
、
我正在创建一个
GridSearchCV
分类
器
,作为 ('vect', TfidfVectorizer(stop_words='english',sublinear_tf=True)), ]) gridSearchClassifier =
GridSearchCV
但是,现在我想重新训练
分类
浏览 6
提问于2015-12-31
得票数 5
回答已采纳
1
回答
GridsearchCV
的
预处理
、
、
、
、
我
使用
GridsearchCV
来调优超参数,现在我想在训练和验证step.But
时
做一个min Normalization(StandardScaler()),我想我不能这样做。
问题
是: 如果我将预处理步骤应用于整个训练集,并将其发送到
GridsearchCV
进行10 foldCV。这会让我发现数据泄漏对吧?因为训练集将运行10倍,这意味着9倍
的
训练和1倍
的
测试折叠。如果我用滑雪板
的
管道,它不会解决这个
问题
,对吗?因为它只运行一次
浏览 2
提问于2019-04-15
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用于多类
分类
的
SVM、OVO和OVA中超参数
的
调整
、
、
、
、
假设我正在处理一个多类
分类
问题
(具有N类),并且我想
使用
支持向量机作为
分类
方法。clf.fit(X, y) 我
的
疑问如下:上面的代码根据策略搜索所有N(N-1)
浏览 19
提问于2021-01-05
得票数 2
2
回答
如何
使用
cross_validation_scores
使用
的
分类
器
、
、
我正在尝试训练一个交叉验证
的
支持向量机模型(用于一个学校项目)。当我打电话给X和y
时
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=4) scores按预期设置为数组,但我希望能够调用clf.predict(test_x),但当我这样做
时
,会抛出消息This SVC instance is not fitted yet.Call 'fit' with appropriate arguments before us
浏览 0
提问于2019-09-06
得票数 3
回答已采纳
3
回答
目的:评估OneVsRestClassifier在
GridSearchCV
中
的
每个
分类
器
的
性能
、
、
、
它是L
分类
器
中最好
的
还是平均
的
?同样,这组参数是否代表L
分类
器
中最好
的
得分者?第二个
问题
基于这样一个事实,如果我是对
的
,OneVsRestClassifier实际上为每个标签构建了L
分类
器
,人们可以期望访问或观察每个标签
的
性能。但是,在上面的例子中,如何从L对象中获得
GridSearchCV
分数呢?因此,“全局”预测只是‘序贯’L个人预测,而第二个
问题<
浏览 5
提问于2015-11-18
得票数 7
回答已采纳
3
回答
将sklearn与CalibratedClassifierCV结合
使用
有意义吗?
、
我想要做
的
是导出一个
分类
器
,它
的
参数相对于给定
的
度量(例如回忆分数)是最优
的
,但也是经过校准
的
(在predict_proba方法
的
输出可以直接解释为一个置信度
的
意义上,参见)。
使用
sklearn和CalibratedClassifierCV (即通过
GridSearchCV
安装
分类
器
,然后将
GridSearchCV
输出传递给CalibratedC
浏览 1
提问于2020-02-17
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何惩罚假阴性而不是假阳性
、
、
从商业角度来看,假阴性导致
的
成本(真正
的
金钱)大约是假阳性
的
十倍。给出我
的
标准二进制
分类
模型(logit,随机森林等),我如何将其合并到我
的
模型中?
浏览 0
提问于2018-03-07
得票数 18
回答已采纳
2
回答
管道
的
变压
器
作用于训练数据,而不是
GridSearchCV
中
的
全部数据。
、
我
使用
管道和
GridSearchCV
自动选择功能。由于数据集很小,所以我将
GridSearchCV
中
的
参数'cv‘设置为StratifiedShuffleSplit。("select", selection), ("classify", clf)]) grid_search =
GridSearchCV
(pipeline, param_grid=param_grid, c
浏览 6
提问于2016-12-10
得票数 0
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