在调用拆分器之前实现决策树checks that there are more than 2 * min_samples_leaf nodes,这一切都很好。 然后,在拆分器的实现中,在按所选功能排序后,我们有了这个while循环,它运行所有可能的拆分,并根据杂质选择最好的拆分: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_splitter.pyx#L401 在我看来,完全有可能--due to this while loop--我们找不到任何合适的分裂。下面是一个例子: Xf = [0,0,0
我有一个连接紧密的神经网络,它是用Keras Sequential API建立的。我正在尝试创建一些局部依赖图(PDP)来进行一点敏感性分析。为了做到这一点,我尝试使用scikit-learn plot_partial_dependence函数。我得到了以下错误:ValueError: 'estimator' must be a fitted regressor or classifier.。当它第一次发生时,我添加了KerasClassifier的使用。我过去曾成功地使用它在scikit-learn GridSearchCV中使用我的Keras模型。我还是会犯同样的错误。我也
我想得到一个比Weka的随机森林分类器更快的随机森林分类器,我首先尝试了C++ Shark实现(结果:几乎没有速度改进,减少了正确分类的实例),然后测试Python learn。我在许多网站和报纸上看到,Weka的表现比Scikit,WiseRF.
在我第一次尝试了100棵树的森林之后:
Training time: Weka ~ 170s VS Scikit ~ 31s
Prediction results on the same test set: Weka ~ 90% correctly classified VS Scikit score ~ 45% !!!
=> Scikit
pip install scikit-learn-extra
ERROR: Failed building wheel for scikit-learn-extra
pip install https://github.com/scikit-learn-contrib/scikit-learn-extra/archive/master.zip
ERROR: Failed building wheel for scikit-learn-extra
Failed to build scikit-learn-extra
ERROR: Could not build wheels for sciki
熊猫分类如何处理新的和看不见的级别?我在考虑一个scikit像设置一样学习。目前,我有类似这样的东西:
def: fit()
for each column:
fit a label encoder:
def: transform()
for each column:
check if column was unseen
yes(unseen) replace
no: label encode
但这相当慢。
显然,像xgboost或lightbm这样的决策树可以直接处理分类数据,也就是说,人们不需要手动处理这种缓慢的转换。但在查看他们的代