我用Python和sklearn写了一个多项式回归的代码。我使用了预处理和PolynomialFeatures，以便可以转换我的数据。是否可以使用预处理和转换我的数据，以便我可以进行对数回归？import xlrdfrom sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing</em
浏览 5提问于2019-03-12得票数 0
对于python2.7(本地机器)和python3 (运行在kaggle上的系统)对LogisticRegression的相同内核，我有不同的结果。怎么可能呢？这里是我在本地机器上的结果：从kaggle笔记本上看：数据量是不同的，因为我对火车数据进行了更多的分割，但是预测是完全不同的。这可能是因为python的版本吗？
浏览 0提问于2019-12-16得票数 2
我在csv文件中混合了不同类型的功能(分类字符串、0-1二进制、浮点数)。我想做一个10折交叉验证的SVM回归。基于，我尝试了以下方法来读取数据，但我得到了一个错误，即字符串无法转换为浮点型：datanumpy = df.as_matrix()
x/3.6.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/<e
浏览 12提问于2018-07-27得票数 3
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在我之前的一个堆栈溢出问题()中，建议我使用分层聚类来对包含在基于Hamming距离的列表中的字符串进行分组。我发现了其他几个关于Python包的问题的海报，特别是链接函数( SciPy和)，它们都有类似的问题。但是，当我试图在包含几个字符串的列表上实现这一点时：X = [[i] for i in ['apples','applez'(y, order=
浏览 0提问于2018-03-06得票数 3
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有没有人能帮我把Python语言中的7 byte转换成二进制值？服务器使用MQTT接收7 byte数据，我希望将该数据转换为二进制数据，将其分解，并在Python语言中从该数据中提取特定长度的位以供进一步处理。如果我收到： 810be320cab3d 我想将它转换为： 1000000100001011111000110010000011001010101100111101 将其存储
浏览 42提问于2019-02-19得票数 2
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我对数据科学和滑雪板很陌生。我有一个字符串列表如下： ['JAVA', 'JAVASCRIPT', 'PYTHON'], ['JAVASCRIPT', 'JAVA'], ['
浏览 1提问于2020-06-19得票数 1
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我在Kaggle ()上玩泰坦尼克号的数据集，我想使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder将最初标记为“男性”或“女性”的“性”转换为“0”或“1”。我有以下四行代码，from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df = pd.read_csv('titanic.csv虽然我知道我也可以使用map进行
浏览 38提问于2017-12-09得票数 4
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在R中是否有类似的东西允许将 (结果为mean=0和标准的deviation=1特性)与训练数据相匹配，并使用这个标度模型来转换测试数据？没有提供一种基于训练数据的均值和标准差来转换测试数据的方法。用于Python的片段scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_tr
浏览 0提问于2018-03-13得票数 10
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我需要将独立字段从字符串转换为算术符号。我正在使用OneHotEncoder进行转换。我的数据集有许多独立的列，其中一些列如下：--------------------------Spain| 25Italy | 30 0 | 1 | 2 |OneHotEn
浏览 0提问于2019-01-24得票数 24
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当训练一个模型时，比方说线性回归，我们可以在训练测试数据集上进行归一化，比如MinMaxScaler。from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from
浏览 5提问于2017-09-07得票数 6
我正在建立一个神经网络，目的是对未来的新数据进行预测。首先利用sklearn.preprocessing对训练数据进行预处理，然后对模型进行训练，然后进行预测，然后关闭程序。将来，当新数据出现时，我必须使用相同的预处理尺度来转换新数据，然后再将其放入模型中。目前，我必须加载所有的旧数据，适合预处理，然后转换新的数据与这些预处理程
浏览 9提问于2017-03-16得票数 3
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芬兰的SQL转换至少提供了两种编写逻辑代码的方法: Python和纯文本SQL。我已经注意到了一些不同之处：在某些方面我错了，还有其他区别(例如执行时间、消耗资源)吗？
浏览 2提问于2022-02-05得票数 0
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这发生在我使用sklearn的时候->>> sklearn.preprocessing.normalize # <-- would throw errorAttributeError: module 'sklearn' has no attribute 'preprocessing'
>>> from sklearn.preproce
浏览 10提问于2022-04-07得票数 1
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另外，我有两个python脚本，如下所示：from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler中，在loding预测数据集之后，我需要使用以下相同的数据</em
浏览 4提问于2020-07-01得票数 0
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我使用电力变压器转换了我的数据集(有9列)，以产生一个标准化的高斯分布。from sklearn.preprocessing import PowerTransformerfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFe
浏览 6提问于2020-08-18得票数 2
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我在python中使用下面的代码对数据集中的许多分类变量中的一个进行热编码。但是，我想一次编码多个列，但无法这样做。如何使用下面的代码对所有这些内容进行编码，并将其附加到主数据集中？from numpy import arrayfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder
fromsklearn.preproc
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
我正在尝试用OpenCV和Python对图像进行一些转换。我首先使用cvLoadImage函数读取图像，然后使用imageData函数获取图像数据。img = highgui.cvLoadImage("x.png",1)问题是，imageData函数返回一个字符串数据，当我尝试对图像数据进行一些计算时，它会给我错误，因为它不允许在Python</
浏览 1提问于2010-10-05得票数 2
对于相同的数据集(这里是Bupa)和参数，我得到了不同的精度。我得到了准确性：0.94import numpy as npfrom sklearn import datasets
浏览 1提问于2015-11-16得票数 4
我使用的是sklearn.preprocessing的标准标量模型。我在包含27个特征的数据集上拟合了标准标度模型。是否可以在测试数据集上使用相同的标准标量模型，其中代码片段中的特性少于27个sc=StandardScaler()到目前为止，当我试图转换我的测试
浏览 4提问于2020-10-07得票数 2
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