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沙龙
1
回答
如何
检查
Scikit-Learn
Pipeline
所做
的
更改
?
python
、
scikit-learn
、
pipeline
、
scikit-learn-pipeline
这是一个非常简单
的
问题,但我在任何地方都找不到答案。我试过谷歌、TDS、Analytics Vidhya、StackOverflow等。所以,事情是这样
的
,我正在使用
Scikit-Learn
Pipeline
,但我想看看我
的
数据是
如何
被
Pipeline
处理
的
。我
的
意思是,假设我有缺失值,现在它被填充了。我想看到填充
的
数据,我想看到编码器生成
的
虚拟对象等等
浏览 12
提问于2021-08-14
得票数 3
2
回答
LabelEncoder与随机森林在管道中
的
应用
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
我正在尝试使用来自
scikit-learn
的
scikit-learn
。目前,我
所做
的
工作如下: x['zipcode'] = labelencoder.fit_transform(x['zipcode'])
浏览 0
提问于2019-07-29
得票数 1
1
回答
我
如何
处理/保存我
的
整个补偿过程?
python
、
serialization
、
pickle
、
pipeline
我编写了多个步骤来估算数据集,我想要保留/保存这些步骤,以便在分析新
的
数据样本时可以自动加载和使用这些步骤。我为补偿
所做
的
步骤是: imputer = MissForest()imputed_data = pd.DataFrame
浏览 12
提问于2021-09-17
得票数 0
1
回答
“滑雪”管道实例还没有安装。错误,即使是错误
python
、
scikit-learn
、
pipeline
我们已经提出了一个类似的问题,但答案并没有帮助我解决问题:from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler
浏览 0
提问于2021-06-11
得票数 1
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1
回答
如何
改进NB分类器
的
特征选择?
python-2.7
、
nltk
、
sentiment-analysis
、
naivebayes
我曾经读过,改进特征选择可以减少分类器
的
训练时间,也可以提高分类
的
准确性,但我不知道
如何
减少特征
的
数量。我应该数一数吗?例如,在选择前3000之后?这是我
的
密码: with open(filename, 'wb') as output: pickle.dump(
浏览 3
提问于2016-03-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
用scikit对连续变量和范畴变量(整型)进行特征预处理-学习
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
categorical-data
主要目标如下: 另一方面,StandardScaler会缩放基于整数
的
分类变量,这也不是我们想要
的
。说明我
的
观点
的
最好例子是数据集,其中season和weather是整数分类变量。
浏览 4
提问于2017-04-22
得票数 18
1
回答
sklearn.
pipeline
.
Pipeline
:在不同语料库中拟合CountVectorizer而不是训练文本
python
、
scikit-learn
、
nlp
、
pipeline
、
tfidfvectorizer
我正在浏览示例管道,用于从
scikit-learn
文档中提取和评估 。=
Pipeline
( ("vect", CountVectorizer()), ("tfidf", TfidfTransformer()),我想要做
的
是在一个更大
的
语料库上拟合CountVectorizer,然后将它应用到训练数据中,以获得特征向量。在维护sklearn.
pipeline
.
Pipeline
API
的
同
浏览 10
提问于2022-04-28
得票数 0
1
回答
在本地修改scikit-学习代码
scikit-learn
我是一个新
的
python程序员,我刚刚在model_selection文件夹anaconda3中
更改
了一个原始python文件。但是,当我运行代码时,它运行
的
是原始版本,而不是新版本,有什么代码我可以运行以使这些
更改
占上风?命令"C:\Users....\
scikit-learn
\setup.py';f=getattr(tokenize,'open',open)(文件);code=f.read().replace(‘\r’,
浏览 5
提问于2017-09-28
得票数 3
1
回答
在束类型对象中设置和获取属性
python
、
dictionary
、
data-structures
、
bunch
为了简单地解析/创建JSON,机器学习应用程序通常使用Bunch对象,例如class Bunch__setattr__(self, k, v) # https://github.com/
scikit-learn
/
sci
浏览 0
提问于2021-08-10
得票数 5
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1
回答
如何
修改路径筛选器,使其只触发所需
的
管道
azure-devops
、
build
、
azure-pipelines
就像下面这个例子:每个解决方案都有自己
的
yml管道:我
的
目标是只在修改相关代码时触发特定管道:如果文件夹中
的
某些内容发生了一些
更改
,只有管道triggered.IF应该是triggered.IF文件夹之外
的
东西Child solution A或Child solution B有一些
更改
我尝试修改位于构建验证中
的
Path filter属性
浏览 7
提问于2022-06-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python 3:错误: ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大
的
值
python
、
numpy
、
scikit-learn
我正在使用
scikit-learn
进行基本
的
机器学习import numpy as np编辑:当手动
检查
无限值时,我发现没有,但是当使用python
检查
时,每个值类型都有infinites
浏览 1
提问于2020-08-12
得票数 0
1
回答
predict_proba方法在OneVsRestClassifier中可用
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
、
ensemble-learning
我正在使用sklearn
的
,如下所示:base_model = LogisticRegression()classifier.fitpredict_proba(X_test) Attribut
浏览 30
提问于2022-07-22
得票数 0
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1
回答
Cloud ML引擎和
Scikit-Learn
:'LatentDirichletAllocation‘对象没有'predict’属性
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
text-classification
、
google-cloud-ml
我正在实现简单
的
Scikit-Learn
Pipeline
来在Google Cloud ML引擎中执行LatentDirichletAllocation。目标是从新数据中预测主题。LatentDirichletAllocationfrom sklearn.
pipeline
(train)
pipeline
浏览 28
提问于2018-07-23
得票数 3
2
回答
如何
有效地序列化
scikit-learn
分类器
python
、
machine-learning
、
pickle
、
scikit-learn
序列化
scikit-learn
分类器最有效
的
方法是什么? 我目前正在使用Python
的
标准pickle模块来序列化,但这导致了一个非常大
的
Pickle。序列化
的
对象可以是100MB或更大,这似乎很多,并且需要一段时间才能生成和存储。我用Weka做过类似的工作,等效
的
序列化分类器通常只有几个MB。
scikit-learn
是否有可能将训练数据或其他无关信息缓存到pickle中?如果是这样的话,我
如何
加快和减少序列化
的
scikit-
浏览 0
提问于2013-07-11
得票数 6
回答已采纳
1
回答
学习:
如何
执行最佳子集GLM泊松回归?
python
、
scikit-learn
有人能告诉我
如何
使用
Pipeline
和GridSearchCV进行最佳子集regression回归吗?具体来说,我不知道哪个
scikit-learn
的
函数做了最好
的
子集选择,以及
如何
将它嵌入到管道和GridSearchCV中。continuous_t
浏览 9
提问于2022-06-12
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在TF-下手模型中检索顶级令牌
的
最佳方法
python
、
scikit-learn
、
nlp
、
tf-idf
、
tfidfvectorizer
如何
从包含以下组件
的
SciKit-learn
管道中获得最重要令牌
的
概述: ('tfidfTfidfTransformer()), ]) 寻找一个简单
的
代码片段来可视化
浏览 5
提问于2020-06-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
修复/重新安装scikit-仅从源代码为root安装后学习
package
、
scikit-learn
、
fedora20
我已经在Fedora 20上从源代码安装了
scikit-learn
0.15.2,但仅适用于root用户。下面是我
所做
的
:$ cd ~/Downloads/$ cd
scikit-learn
$ sud
浏览 8
提问于2015-01-29
得票数 0
1
回答
获取每个交叉验证折叠
的
混淆矩阵
scikit-learn
、
pipeline
、
cross-validation
、
confusion-matrix
我正在通过交叉验证运行一个逻辑回归
的
管道,使用
scikit-learn
。我从下面代码中
的
每一个折叠中得到分数。我
如何
得到混淆矩阵?clf = make_
pipeline
(MinMaxScaler(), LogisticRegression()) scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train
浏览 0
提问于2018-03-31
得票数 4
2
回答
如何
使用滑雪板管道转换项目?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我有一个简单
的
scikit-学习两个步骤
的
Pipeline
:一个TfIdfVectorizer和一个LinearSVC。现在我想要改变(而不是预测!)一件物品,用我
的
贴身
pipeline
。我尝试了
pipeline
.transform([item]),但它给出
的
结果与
pipeline
.named_steps['tfidf'].transform([item])不同。甚至结果<e
浏览 4
提问于2015-11-02
得票数 10
回答已采纳
2
回答
如何
在Google Colab中更新
scikit-learn
?
python
、
scikit-learn
、
jupyter-notebook
、
google-colaboratory
它附带了sklearn 0.22
的
最新稳定更新。sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-confusion-matrix-py 我试过这个Make colab use the latest installation of a library 但最终它显示sklearn
的
版本仍然是
浏览 114
提问于2019-12-15
得票数 4
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