我正在复习“手工机器学习与Scikit-学习,Keras & Tensorflow”的书。MNIST数据集的一种分类方法使用KMeans作为预处理数据集的手段,然后使用LogsticRegression模型执行分类。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from s
我正在尝试机器学习,并且一直在使用基于python的Scikit库。
我希望解决一个“分类”问题,在这个问题中,一段文本(比如1k-2k个单词)被归入一个或多个类别。为此,我已经学习scikit有一段时间了。
由于我的数据在200-300万范围内,因此我使用SGDClassfier和HashingVectorizer,并使用partial_fit学习技术,编码如下:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import Has
我正在从事一个机器学习项目,并希望通过使用sklearn来了解如何在python中找到负责预测标签的最佳特性。
假设我们对模型进行拟合,并且希望预测model.predict([1,2,3])-> let suppose it says you passed the test.,但是对于这个预测model.predict([1,2,3]),预测功能的权重是多少?
假设有5列的数据集。让我们调用它们: id、X_1、X_2、X_3、result。X_1,X_2,X_3的数值为1-5.
我需要证明,这个结果是由X_1,X_2,权重分别为0.8900%和0.3900%,或者任何我可以完全理解的