我的代码：import numpy as npimp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=1)
imp.fit([1,5,9,np.NaN\sklearn\utils\validatio
浏览 0提问于2017-02-07得票数 0
当我试图导入模块时，我会得到以下错误：
我已经尝试导入不同的滑雪板模块，没有任何问题。似乎只有sklearn.impute不见了。
浏览 1提问于2018-06-13得票数 12
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from sklearn.impute import SimpleImputer
我应该如何处理这个错误
浏览 0提问于2020-05-05得票数 -3
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我已经编写了附加的代码，使用决策树来对数据进行计算。有一个我无法删除的错误。#!/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 122, in fit File "/usr/local/lib/
浏览 1提问于2016-11-22得票数 0
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我正在尝试使用python清理我的数据集。我正在使用scikit learn的计算机。我的数据集是一个包含许多“NULL”值的csv文件。在使用panda library的from_csv导入数据并将该数据帧转换为矩阵时，我的数据如下：
[1 '2013-04-04 08:32:15' 12 187 nan nan 219 10404 4nan nan nan 0.0 1.0 <
浏览 0提问于2015-08-19得票数 0
我使用sklearn来推断一些时间序列，其中包括NaN值。目前，我使用以下方法：imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean它工作得很好，但是我收到了一个不推荐的警告，建议我应该使用来自sklearn.impute的sklearn.impute。='mea
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
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我正在尝试在包含缺失值的数据集上执行RandomForest。' 'NaN' '0.00311825' '0.0381745']为了估算"NaN“值，我使用：
from sklearn.preprocessin
浏览 0提问于2014-08-25得票数 5
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在构建我的模型时，我认为在测试集上重用我一直使用的一些用于火车数据集的代码是有意义的，所以我将执行相互操作的代码放在一个函数定义中。在这个函数中，我处理丢失的值，并使用它的返回来执行一次热编码，并在随机森林回归中使用它。== 'allow-nan')
File "C:\Users\security\AppData\Roaming\Python\Python37\si
浏览 0提问于2019-09-05得票数 0
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我正在与Sklearn建立一个Ada boost模型。去年，我用同样的数据制作了同样的模型，我能够访问特征重要性。今年，当我使用相同的数据构建模型时，特征重要性属性包含NaN。我读过一些其他的东西，人们也有同样的问题，他们的数据中有NaN，而我的数据中没有NaN。我已经用下面的sklearn数据集重新创建了相同的错误。
我有一个旧版本的sklearn和python2.7，在同样的数
浏览 5提问于2021-06-17得票数 0
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我对python相当陌生，并试图教自己如何使用管道进行功能预处理和模型拟合。我试图对我的数据进行预处理(在cv采样下可能是常数的删除特征，然后对它们进行缩放)，然后使用弹性网络拟合Cox PH模型进行特征选择。我想调整弹性网的参数。然而，我不断地发现，所有模特的得分都是南。当我把这些模型中的一种“手动”安装时，它工作得很好，所以我想我设置管道的方式一定有问题。= "passthrough":
File /opt/anaconda3/en
浏览 14提问于2022-05-31得票数 0
我确实遵循了他们的解决方案，但仍然得到了相同的错误。所以，我在这里张贴它来寻求建议。真的不知道为什么会出现这个错误。如果您有任何线索，请随时发表评论。谢谢!我使用的代码是：import numpy as np
from sklearn</
浏览 20提问于2016-08-20得票数 0
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构建感知器时atom中的问题
、、、、
我正在使用Atom Editor构建一个感知器，并且几乎完成了，但是当我运行我的代码时，收到错误消息 Traceback (most recent call last):ImportError: No module named sklearn.linear_model
[Finished in 0.503s] 我已经安装了sklearn.linear_model很多次了，还有很多
浏览 20提问于2019-02-02得票数 0
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大家好，我正在学习机器，一开始代码运行良好，但是第二天，当我再次执行代码时，它开始警告我如何处理数据集中丢失的数据，我不知道问题出在哪里，但是有谁知道解决方案？pandas as pd
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN</
浏览 2提问于2019-01-09得票数 3
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在构建我的模型时，我认为在测试集上重用我一直使用的一些用于火车数据集的代码是有意义的，所以我将执行相互操作的代码放在一个函数定义中。在这个函数中，我处理丢失的值，并使用它的返回来执行一次热编码，并在随机森林回归中使用它。\Python37\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 542, in check_array
allow_na
浏览 0提问于2019-09-05得票数 0
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我正在尝试在Uber-Review上进行情绪分析。我使用了Naive bays sklearn来执行情绪分析，我使用了来自kaggle on reviwes的trianing数据，但测试数据是xlsx表，我使用pandas创建了数据框架， importpandas as pdtest.head(3) 当它返回d:typ
浏览 344提问于2019-04-06得票数 0
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为此，我试图使用GridSearchCV来优化MLPClassifier的参数。在某些测试字符串上运行pipe.predict()似乎会产生相对充足的输出结果。内容都是字符串，正如您在上面的代码中所看到的，我已经将许多出现的NaN替换为空字符串""，这对于模型来说应该是一个可行的选项(基本上让它选择None作为类)：
df.fillna('', inplace中尝试过其他GridSearchCV方法：roc_auc_ovr和f1_macro，本质上也有相同的问题。如
浏览 21提问于2022-04-20得票数 1
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我有一个问题，我在spark上写了我的脚本，当我运行脚本时，我有一个导入的问题，但我不明白为什么，因为当我通过spyder在本地运行相同的脚本时，我没有得到这个错误。那么为什么我会得到这个错误呢？脚本：from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessingi
浏览 2提问于2016-03-31得票数 1
我使用GridSearchCV来调优我的多国宝模型。但是，在设置UserWarning (得分、修改)参数时，我一直会得到GridSearchCV。我已经一遍又一遍地阅读了文档和其他相关的StackOverflow问题，并跟踪了答案，但仍然会出现错误。但是，当只使用一种度量时，它就能工作。我很难理解到底是怎么回事。The score on this train-test partition for these parameters will be set to
浏览 12提问于2022-03-04得票数 0
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我试图计算不同占位符的值，这些占位符表示矩阵中的空值。例如，每当"?“时，我想计算一个值。出现在一个矮胖的2天里。为此，我创建了如下所示的Imputer：imputer = preprocessing.Imputer(missing_values, strategy='mean', axis=0, copy=False)但我知道这个错误</e
浏览 3提问于2014-03-18得票数 1
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我正在尝试用python实现LOOCV，我的代码运行得很好，但我的输出是NaN值。我尝试在n_splits = len(y)中使用KFold，但它返回相同的输出。我对python还是个新手。import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linea
浏览 28提问于2020-04-02得票数 0
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