我想在我的SVM分类器上进行交叉验证,然后在实际的测试集上使用它。我想问的是,我是在原始数据集上进行交叉验证,还是在训练集上进行交叉验证,这是train_test_split()函数的结果?
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
df = pd.read_csv('dataset.csv', header=None)
X = df[:,0:10]
y = df[:,10]
我正在Keras中实现一个多层感知器,并使用scikit学习执行交叉验证。为此,我受到了问题中的代码的启发。
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
def load_data():
# load your data using this function
def create model():
# create your model using this function
def train_and_evaluate__model(model, data[train], labels[train], da
我使用scikit learn提供的KFold函数运行10倍CV,以便选择一些内核参数。我正在实现这个(Grid_search)过程:
1-pick up a selection of parameters
2-generate a svm
3-generate a KFold
4-get the data that correspons to training/cv_test
5-train the model (clf.fit)
6-classify with the cv_testdata
7-calculate the cv-error
8-repeat 1-7
9-When rea
我想在代码中使用Gridsearch来微调我的SVM模型,我从其他github复制了这段代码,它对我的交叉折叠工作得很好。 X = Corpus.drop(['text','ManipulativeTag','compound'],axis=1).values # !!! this drops compund because of Naive Bayes
y = Corpus['ManipulativeTag'].values
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state
我正在使用来自scikit-optimize的scikit-optimize来优化一个XGBoost模型,以适应我拥有的一些数据。虽然模型很适合,但我对诊断信息中所提供的分数感到困惑,无法复制它们。
下面是一个使用波士顿房价数据集来说明我的观点的示例脚本:
from sklearn.datasets import load_boston
import numpy as np
import pandas as pd
from xgboost.sklearn import XGBRegressor
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.spac
我想要构建一个使用交叉验证的分类器,然后从每个折叠中提取重要的特征(/coefficients),这样我就可以查看它们的稳定性。目前,我正在使用cross_validate和管道。我想使用管道,以便我可以在每个折叠内进行特征选择和标准化。我被困在如何从每个褶皱中提取特征。我有一个不同的选择,使用管道下面,如果这是问题。
到目前为止,这是我的代码(我想尝试SVM和logistic回归)。我包括了一个小的df作为例子:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import Sel
是否有可能通过使用python代码改变matlab和jupyter笔记本中相同数据集的准确性?
对于相同的数据集,首先在matlab中应用,决策树法的准确率为96%,然后使用python代码将相同的数据集应用到jupyter笔记本中,通过k次交叉验证,C4.5 (决策树)的准确率为53%。
我不明白对于相同的数据集和相同的方法获得不同的准确性的问题在哪里。
我在python代码中的过程如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import
一种训练Logistic回归的方法是使用随机梯度下降,而scikit-learn提供了一个接口。
我想做的是拿一个科学工具-学习的SGDClassifier,并让它的分数与Logistic回归这里一样。然而,我一定是错过了一些机器学习的改进,因为我的分数并不相等。
这是我目前的密码。我在SGDClassifier上遗漏了什么,它会产生与Logistic回归相同的结果?
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import
我试图用629,145行和24个特性的样本来标准化培训数据:
from sklearn import datasets
import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
df = pd.read_csv('mydata.csv', dtype=&
我正在使用scikit learn的线性支持向量机(LinearSVC),我目前正在尝试删除10%的最具预测性的特征,用于在3个类别(积极,消极和中性)上进行情感分析,看看我是否可以在进行领域适应工作时防止过度拟合。有人知道该怎么做吗?提前说一句,谢谢你的帮助。下面是我的代码:
from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer as cv
# Using linear SVM classifier
clf = svm.LinearSVC()
# Count vectorize
假设我正在处理一个多类分类问题(具有N类),并且我想使用支持向量机作为分类方法。
我可以采用两种策略:一对一(OVO)和一对一(OVA)。在第一种情况下,我需要训练N(N-1)/2分类器,即class1 vs class2, ..., class1 vs classN, ..., class(N-1) vs classN,而在第二种情况下,我只需要训练N,即class1 vs rest, ..., class N vs rest。
据我所知,这两个场景的典型(和一般)代码,包括超参数的调优,将如下所示:
OVO
from sklearn import svm
from sklearn.mode