我有一个超过10列的CSV文件，其中一些列有分类数据，一些分类列只有yes和no值，一些列有颜色(green，blue，red...)并且某些列具有其他字符串值。有没有一种方法可以建立包含所有列的回归模型？ 我知道yes和no值可以表示为1和0，但我读到用数字表示颜色名称或城市名称并不好。有没有更好的/正确的方法来做到这一点？这是包含虚拟数据的简单代码： import pandas as pd
from sklearn.linear_model import
浏览 11提问于2019-09-30得票数 2
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这些天我正在使用python的pandas和scikit-learn库学习统计学习，它们对我来说是非常棒的工具。推荐的问题类型是什么？分类、回归或其他什么？
事实上，当有人必须解决这个问题时，我可以发现有一些非常著名的算
浏览 1提问于2015-11-10得票数 4
我正在尝试对数字数据(浮点数)运行一些基本的机器学习算法，但在读取数据时遇到了问题。我使用python2.7、sklearn、pandas和jupyter (ipython notebook)。作为第一次通过，我尝试使用基本的随机森林搜索，但是当使用函数时，我总是得到ValueError。数据被读取到数据帧中df.dtypes显示所
浏览 15提问于2016-07-20得票数 2
我是一个新手，目前正在从头开始学习数据科学，我有一个相当愚蠢的问题要问。我目前正在学习二进制分类，我知道逻辑函数是一个有用的工具。我应该何时何地使用它们，有什么区别吗？
更广泛地说，度量和模型之间有什么区别，为什么日志丢失函数是度量？抱歉，如果这个问题听起来完全没有意义，但这是一个真正的根源，我的困惑！
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
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我有一个数据集，它有一些不平衡的分类特征。我想要建立一个回归模型来预测标签使用机器学习(ML)。
如何处理分类变量中的数据不平衡，以避免ML回归模型中的任何偏差？
浏览 0提问于2019-01-28得票数 1
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自动分类模型选择
、、、
我想知道有什么方法可以让计算机决定使用哪种分类模型(决策树、逻辑回归、KNN等)。只需查看训练数据。
即使是数学也是非常有帮助的。我将用python 3编写这篇文章，所以如果scikit-learn或tensorflow中有任何用于此目的的构建方法，它将会非常有帮助。
浏览 1提问于2018-03-15得票数 2
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有没有一种简单的方法来检查模型实例是否解决了scikit-learn库中的分类或回归任务？
浏览 36提问于2019-10-01得票数 7
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ML项目-实现2个目标
、、、、
我有一个集中于二进制分类的5K记录的数据集。我把它张贴在这里是为了征求你对项目方法的建议。1)进行状态模型logistic回归分析，找出影响预后的危险因素。2)然后建立一个基于最佳特征的预测模型(可能包括风险因素，也可能不包括风险因素)。因为你可能知道，并不是所有的重要变量都是很好的预测指标。虽然我可以使用scikit-learn逻辑回归来建立一个预测模型，但是我计划使用<
浏览 0提问于2020-01-05得票数 1
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然而，我的数据集并没有以类似的方式工作，尽管它的形式似乎是相同的。我的数据集目标变量也有一个二进制标签。有关我的数据集的一些信息：failure 2然而，我的性能(perf)指标是示例代码的一个小得多的子集：MAE: 0.07460874699751764Mean Residual Deviance: 0.02363221
浏览 4提问于2021-02-20得票数 1
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在XGBoost中，当调用train函数时，我可以提供多个度量标准，例如：‘EVAL度量’：‘auc’，‘log损失者’hyperparameters_xgboost = {'validate_parameters':False,'eval_metric':['auc','logloss
浏览 0提问于2022-03-14得票数 0
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我目前正在尝试为Scikit-Learns的RandomForest模型(回归)预处理一个具有许多分类特征的非常大的数据集。分类数据的性质要求不通过编码方案添加任何顺序性。H2o ML框架()提供了enum-encoding，它非常适合我的数据。然而，我依赖于Scikit-Learns RandomForest。有没有人知道一些针对Scikit-Learn模型的enum-encoding？(One-Hot-Encoding不是选项)
浏览 0提问于2018-06-14得票数 3
我认为它接受一个回归器或分类器模型，就像scikit-learn中那样。然而，在简历的输入中，我没有发现任何这样的模型。你能告诉我CV类是如何决定适合哪个模型的吗？
浏览 1提问于2019-03-29得票数 0
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我想知道我是否可以建立一个分类模型，它只适用于简单的数据，例如股票市场分类1，如果它向上或向下。我这样问是因为我从来没有见过这样的模型和教程，而且我通常会看到使用这种形式的数据的回归模型
浏览 12提问于2021-07-12得票数 0
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我使用LOF (局部离群系数)来检测数据中的异常值。我得到LOF分数作为离群点的距离。这种无监督的学习无助于在运行时检测出离群点。所以我想用我的数据点和LOF分数来建立一个有监督的回归/分类模型。我的问题是，哪一个应该从
在运行时
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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我遇到的问题是如何使用上面收集的两个值来确定延迟时间。则设置一个中等延迟时间3)如果短列表和平均时间较大，则设置较长的延迟时间如果列表为空，则可能使用中等延迟因子
浏览 1提问于2015-12-16得票数 2
在python sklearn中，SGD分类器和SGD回归器有什么不同？另外，我们可以设置批处理大小以提高性能吗？
浏览 3提问于2019-02-15得票数 1
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据我理解，SGD分类器和Logistic回归似乎相似。损失=对数的SGD分类器实现Logistic回归，损失=铰链实现线性支持向量机。我还了解到logistic回归采用梯度下降作为优化函数，SGD采用随机梯度下降，收敛速度要快得多。但这两种算法中哪一种会在哪种情况下使用？另外，SGD和Logistic回归有什么相似之处，它们又有何不同？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 10
有几种算法可以构建决策树，例如CART (分类和回归树)、ID3 (迭代二叉树3)等scikit-learn会根据数据聪明地选择最好的决策树算法吗？
浏览 25提问于2019-08-21得票数 2
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我看了一下scikit的文档--学习，但我不清楚在VotingClassifier的引擎盖下使用了什么样的分类方法？它是logistic回归，支持向量机，还是一种树方法？我感兴趣的是如何改变遮罩下使用的分类器方法。如果Scikit-learn没有提供这样的选项，那么是否有一个可以很容易地与scikit集成的python包--学习，它将提供这样的功能？编辑：
我指的是用于第二个级别模型的分类器方法。我完全知道，第一级分类器可以是任何类型
浏览 0提问于2019-01-15得票数 3
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