我与Scikit-学习的最近的邻居/半径分类与一个预先计算的度量。这意味着,我向分类器的拟合方法传递成对距离的n_samples_train x n_samples_train矩阵。
现在我想知道为什么要这样做。用knn学习只意味着“存储样本”,但是距离的计算应该只在泛化过程中进行(在这一步骤中,我当然要计算我的训练样本和测试样本之间的距离矩阵,所以是一个大小为n_samples_train x n_samples_test的矩阵)。
例如,在支持向量机的情况下,我将一个预先计算的矩阵( Gramian,一个相似矩阵)传递给smv.v.VC-对象的拟合方法。然后进行优化处理,找出支持向量等。在
我有一个从scikit学习中导入随机森林分类器的函数,我用数据对它进行拟合,最后我想显示准确性、卡帕和混淆矩阵。除打印混淆矩阵外,所有工作。我没有得到任何错误,但混淆矩阵不打印。
我试着打电话给print(cm),它可以工作,但它没有打印通常的熊猫数据格式,这是我正在寻找的。
这是密码
def rf_clf(X, y, test_size = 0.3, random_state = 42):
"""This function splits the data into train and test and fits it in a random forest cl
我正在尝试为我的主题分类绘制一个混淆矩阵。然而,当我绘制它的时候,我看不清任何东西。我得到了草草的X和Y轴,没有正确绘制任何东西。我如何才能以更好的方式绘制它,以查看我的文档是如何分类的?我有22465个文档和88个主题。
下面是我的代码:
from pandas_confusion import ConfusionMatrix
import matplotlib.pyplot as plt
model = LogisticRegression()
model = model.fit(matrix_tmp, label_tmp)
pred = model.predict(matrix_tmp_
我需要实现朴素贝叶斯分类器并绘制ROC曲线
1) only 2 classes(Trousers and pullovers) out of 10 classes of the [FMNIST][1] dataset and then
2) second for all the ten classes without using scikit library and just basic matplotlib, pandas libraries from scratch.
我已经成功地实现了这两种情况下的朴素贝叶斯分类器,但我无法理解如何实现ROC曲线,因为它需要设置阈值。朴素贝叶斯分
下面是一个示例,其中有一步一步的过程来使系统学习和分类输入数据。
它对给定的5个数据集域进行了正确的分类。此外,它还分类停止词。
e.g
输入:docs_new = ['God is love', 'what is where']
产出:
'God is love' => soc.religion.christian
'what is where' => soc.religion.christian
在这里,what is where不应该被分类,因为它只包含停止词。在这个场景中,scikit是如何学习功能的?