2回答
有没有一种简单的方法来检查模型实例是否解决了scikit-learn库中的分类或回归任务？
浏览 36提问于2019-10-01得票数 7
回答已采纳
scikit-learn库有以下类似的分类器： Logistic回归分类器有不同的求解器，其中之一是“sgd”。它也有一个不同的分类器'SGDClassifier‘，损失参数可以作为逻辑回归的'log’提到。http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.
浏览 42提问于2017-05-14得票数 14
1回答
使用编码的目标值
、、、、
我有一个pandas dataframe，其中的一列是我的目标值，它是分类的。我将x_dummies作为我的依赖值dataframe，将y_dummies作为我的目标值数据框，其中包含5列编码值。
浏览 3提问于2019-05-27得票数 0
2回答
我有一个很大的数据集，但我只保留了一部分来运行我的模型：df = loan_2.reindex(columns= ['term_clean','grade_clean', 'annual_incimport model_selectionfrom sklearn.metrics importfrom sklearn.tree import Deci
浏览 5提问于2017-04-04得票数 12
我是一个新手，目前正在从头开始学习数据科学，我有一个相当愚蠢的问题要问。我目前正在学习二进制分类，我知道逻辑函数是一个有用的工具。我查阅了文档，注意到我可以导入两个与物流相关的函数，即sklearn.metric.log_loss和sklearn.linear_model.LogisticRegression。更广泛地说，度量和模型之间有什么区别，为什么日志丢失函数是度量？抱歉，如果这个问题听起来完全没有意义，但这是一个真正的根源，我的困惑！
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用支持向量回归器。我想预测人格，如截图所示！是否有可能预测y是字符串格式的？我用了一个热编码器，但它不起作用。
浏览 4提问于2022-08-04得票数 -3
回答已采纳
2回答
我使用两个分类器对数据进行了训练和测试，例如naivebayes和SMO。现在我需要使用堆叠将它们组合在一起，我需要知道如何执行堆叠，以及我的基本级分类器和元级分类器应该是什么。
浏览 0提问于2013-04-04得票数 1
1回答
我有一个分类问题，需要用梯度增强决策树来解决。我想要做的是创建一个矩阵，为每个样本提供每个决策树的预测。例如，如果我有100个样本和100个树，我应该有100x100矩阵。到目前为止我试过：print(newgb.score(X_train, y_train)).est
浏览 0提问于2019-08-20得票数 2
回答已采纳
4回答
我是机器学习的新手，我在我的大学里完成了这个任务。我有一个包含100多列和两个目标变量的数据集：$target1$是分类的，即$0$或$1$，而$target2$是连续的，即范围为$0 \space到\space 100$的值。我如何预测这类问题？
我尝试使用多输出分类从雪橇，使用随机森林作为一个集合，它是很好地预测连续目标变量，但不是分类目标变量。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 5
2回答
我得到的错误是我的y训练数据列表中的“未知标签类型”。我读到过"DecisionTreeClassifier“接受浮点值，而且通常这些值都会转换为浮点数32。of available data 23 #Test on remaining 10%
178 y = np.copy(y)
C:\Users\User
浏览 0提问于2016-05-11得票数 1
我想要建立一个文本分类器与学习，然后将它转换为iOS11机器学习文件使用包。我用、和构建了三个不同的分类器，它们都在Python中工作得很好。问题在于coremltools包及其将sklearn模型转换为iOS文件的方式。正如所说，它只支持这些模型：
梯度增强分类器与回归<
浏览 3提问于2017-06-08得票数 0
我试图评估模型对象是否为xgboost，如果不是，则会引发错误。import pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.metrics import mean_squared_error
X = pd.DataFrame)if
浏览 1提问于2020-10-16得票数 2
回答已采纳
2回答
我在问自己，在尝试使用多个(>100)标签对数据进行分类时，是否还有比深度人工神经网络更好的方法。有什么建议吗？例如，逻辑回归似乎不合适，因为在它的基本形式中，它只支持两个标签，对吗？
浏览 0提问于2021-11-21得票数 4
两个问题：更具体地说，我试图运行一个逻辑回归，但应用岭惩罚(不确定这是否有意义)的模型.问题：
选择一个岭回归分类器是否就足够了？还是我需要选择逻辑回归分类器并在其后面加上一些脊惩罚的参数(即LogisticRegression(apply_penality=Ridge) )？我试图确定特性的重要性，通过
浏览 8提问于2022-06-04得票数 1
在python sklearn中，SGD分类器和SGD回归器有什么不同？另外，我们可以设置批处理大小以提高性能吗？
浏览 3提问于2019-02-15得票数 1
目前，我正在尝试训练一个线性模型，使用python中的sklearn，但不是以均方误差(MSE)作为误差度量，而是使用平均绝对误差(MAE)的。具体而言，我需要一个线性模型，以MAE作为我在大学教授的要求。我研究过sklearn.linear_model.LinearRegression，因为它是OLS回归器，所以它没有提供替代的错误度量。因此，我检查了其他可用的回归器，无意中发现了sklearn.linear_mo
浏览 2提问于2018-05-17得票数 9
回答已采纳
1回答
sklearn GLM分类
、、、、
有没有办法在sklearn中实现一个通用的线性模型来解决分类问题？由于没有分类类，因此我想将sigmoid函数应用于回归结果。有没有一种简单的方法可以用sklearn做到这一点？我尝试过堆叠，但StackingClassifier不支持将回归器作为估计器。
浏览 28提问于2021-04-11得票数 0
我想加载一个我以前训练过的模型，然后用新的训练数据更新这个模型。但我发现这个任务很难完成。我从那里学到
实现weka.classifiers.UpdateableClassifier接口的分类器可以递增地接受训练。然而，我训练的回归模型使用的是weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron分类器，它没有实现UpdateableClassifier。然后我检查了Weka
浏览 3提问于2013-11-22得票数 1
sklearn的LogisticRegression分类器和它的SGDClassifier有什么区别？我知道SGD是一种优化方法，而Logistic回归(LR)是一种机器学习算法/模型。我也知道SGDClassifier是一个线性分类器，它是由SGD优化的(根据这个答案：根据这个答案，但是下面这两个模型有什么不同呢？)
浏览 0提问于2022-11-24得票数 0
回答已采纳
科学学习的sklearn.linear_model.LogisticRegression类是如何处理回归和分类问题的？
由于Logistic回归的输出是基于乙状结肠函数的，所以它返回概率。那么，滑雪板课程是如何作为分类器和回归者的呢？
浏览 13提问于2015-04-10得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
