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沙龙
1
回答
我
可以
使用
一个
模型
(
例如
LogisticRegression
)
的
sklearn
predict_proba
作为
另一个
模型
(
例如
RandomForestClassifier
)
的
特性
吗
?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
prediction
、
method-combination
我
正在尝试改进
我
的
分类
模型
,在
LogisticRegression
中
使用
statsmodel
我
注意到一些在t测试中没有通过测试并且在
我
使用
这个
模型
时没有太大影响
的
特性
在
我
改变
模型
时是非常重要
的
,
例如
,
我
查找了
一个
RandomForestClassifier
<
浏览 9
提问于2021-09-14
得票数 0
4
回答
如何列出所有支持
predict_proba
()
的
学习分类器
python
、
scikit-learn
我
需要所有支持
predict_proba
()方法
的
学习分类器
的
列表。由于文档提供了获取这些信息
的
不容易
的
方法,那么如何通过编程获得这些信息呢?
浏览 8
提问于2015-05-05
得票数 24
回答已采纳
1
回答
学习特征选择停止准则(SelectFromModel)
machine-learning
、
feature-selection
、
scikit-learn
Sklearn
有几个用于特征选择
的
功能,
可以
让用户确定所选子集
的
大小。这方面的
一个
例子是SelectKBest,其中用户确定"k“
的
值,这是性能最好
的
特性
的
数量。有人知道SelectFromModel在选择
一个
特征子集时
使用
什么停止准则
吗
?文档提到了
一个
“阈值”-parameter,它确定哪些
特性
足够重要,默认情况下该参数设置为“中位数
浏览 0
提问于2016-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
AdaBoostClassifier与SAMME.R算法
scikit-learn
、
ensemble-learning
、
adaboost
为此,所需
的
参数之一是base_estimator。要使base_estimator与AdaBoostClassifer一起
使用
,“需要支持示例加权”。因此,
我
的
第
一个
问题是-哪些分类器为样本加权提供支持?
我
做了一些研究,幸运
的
是,。但是现在我们必须处理
另一个
AdaBoostClassifer参数,即algorithm。我们被告知“
使用
SAMME.R实增强算法base_estimator必须支持类概率
的
计算”。这就是
浏览 5
提问于2019-02-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在大型高维数据集上
使用
哪种分类
模型
?
python
、
classification
、
categorical-data
我
面临
一个
分类任务:有几个特征,
一个
目标特征将被预测。
我
在和蟒蛇一起工作。
我
的
数据集包含60个
特性
,
我
从中挑选了16个
特性
,
我
认为这些
特性
可能是相关
的
(
例如
,其他许多
特性
都是时间戳)。
我
试着用SelectFromModel和
一个
工作正常
的
RandomForestClassifier<
浏览 0
提问于2019-07-06
得票数 2
1
回答
如何
使用
sklearn
启用多核处理?
scikit-learn
、
logistic-regression
Sklearn
的
LogisticRegression
模型
拒绝并行运行。
我
设置了n_jobs=-1,并且尝试了n_jobs=4。没有运气--只有
一个
核心在
使用
。
我
已经并行运行了其他
的
滑雪板
模型
,
例如
RandomForestClassifier
和XGBoostClassifier。
我
在Ubuntu14.04上
使用
sklearn
0.
浏览 1
提问于2016-10-11
得票数 4
回答已采纳
1
回答
二进制数据集上
的
特征选择(分类)
python
、
categorical-data
、
feature-selection
我
的
数据集有32个分类变量,以及
一个
数值连续变量(Sales_volume)。首先,
我
用
一个
热编码(pd.get_dummies)将分类变量转换为二进制变量,现在
我
有1294个列,因为每个列都有几个分类变量。
例如
,
一个
范畴变量有两个答案:“是”和“否”。“是”栏有重要意义,“否”栏没有解释
浏览 0
提问于2018-12-20
得票数 2
回答已采纳
4
回答
科学知识中概率分类器组合
的
最佳方法
python
、
machine-learning
、
classification
、
scikit-learn
我
有
一个
logistic回归和
一个
随机森林,
我
想把它们(集合)结合起来,通过
一个
平均值来进行最终
的
分类概率计算。 在sci学习中有没有内置
的
方法来做到这一点?某种方式,
我
可以
利用两者
的
集合
作为
分类器本身?还是
我
需要自己
的
分类器?
浏览 2
提问于2014-02-02
得票数 25
回答已采纳
2
回答
如何将字符串转换成字面意思?
python
、
string
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-science
我
想写
一个
通用函数,
可以
接受不同
的
机器学习算法和它
的
参数,并初始化
一个
模型
。
我
写道: clf = model_name()错误是:
我
理
浏览 4
提问于2022-01-24
得票数 1
2
回答
在Python语言中绘制RidgeClassifier
的
ROC曲线
python
、
scikit-learn
、
classification
、
roc
、
auc
我
想画出RidgeClassifier
的
ROC曲线。但是代码伴随着
一个
错误:
我
在谷歌上搜索了解决方案,它出现了将
predict_proba
改为predict,但它不起作用!predY = classifier.predict_proba(X_test)AttributeError: 'RidgeClassifier' object has no attribute '
predict_proba
' 这就是
我
从predict
浏览 189
提问于2021-02-23
得票数 2
1
回答
是否适合并行
的
scikit-learn
模型
?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
有没有可能并行地建立
一个
scikit-learn
模型
?类似于model.fit(X, y, n_jobs=20)
的
东西
浏览 17
提问于2021-02-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有多重估计量
的
Sklearn
管道
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
transform
、
pipeline
这是
我
第一次尝试这个管道函数。from
sklearn
.pipeline import Pipelinefrom
sklearn
.linear_modellogres_model',
LogisticRegression
()),('linear_model',LinearRegression())] pipeline_estimator=Pipeline
浏览 3
提问于2020-09-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
迭代函数并在有组织
的
pandas数据帧中输出结果
python
、
pandas
、
scikit-learn
希望输出
一个
干净
的
数据帧,其中显示
模型
名称、
模型
中
使用
的
参数和结果评分指标。如果有一种更聪明
的
方法来迭代度量函数(给定不同
的
参数),那就更好了。这是
我
到目前为止所知道
的
: clf = clf.fit(X_trainrecall_score(y_test, y_pred_test, p
浏览 1
提问于2017-01-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
什么
SKLearn
分类器带有class_weight参数
python-3.x
、
scikit-learn
在
一个
不平衡
的
项目上工作,
我
想知道什么分类器附带了
一个
class_weigth参数。受到下列因素
的
启发: if hasattr(class_, '
predict_proba
'):
浏览 0
提问于2018-11-20
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何利用科学知识中
的
交叉验证来获得预测概率
python
、
scikit-learn
、
random-forest
、
cross-validation
我
使用
RandomForestClassifier
,如下所示,对二进制分类
使用
交叉验证(类标签是0和1)。from
sklearn
.ensemble import
RandomForestClassifier
print("F Measure: " +
浏览 0
提问于2019-06-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
使用
另一种估计量组合
sklearn
估计器?
machine-learning
、
scikit-learn
我
想训练和,用把他们
的
分数结合起来from
sklearn
.linear_model import
LogisticRegression
from
sklearn
.ensemble import
RandomForestClassifier
X, y(random_st
浏览 0
提问于2018-11-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
学习分类概率或置信度
machine-learning
、
scikit-learn
在sk中是否有一种获得分类
模型
的
方法--学习输出预测
的
可信度或概率,而不是仅仅输出类(即使只有两个类)?从直觉上看,有些样本应该明确地归为某一类,而另一些样本则是边缘
的
,因此,区分某些实际问题
的
样本可能是有用
的
。
浏览 9
提问于2015-10-16
得票数 4
回答已采纳
1
回答
减少基于feature_importances_
的
特征数量
python
、
pandas
、
scikit-learn
我
已经建立了
一个
scikit学习随机森林分类器
模型
,并希望减少基于feature_importances_
的
特性
数量。from
sklearn
.ensemble import
RandomForestClassifier
如何对
模型</em
浏览 1
提问于2016-02-07
得票数 1
回答已采纳
2
回答
GridSearchCV流水线中不同
模型
的
交替
使用
python
、
scikit-learn
、
pipeline
、
cross-validation
、
grid-search
我
想建立
一个
管道在雪橇和测试不同
的
模型
使用
GridSearchCV。仅举
一个
例子(请不要注意所选择
的
特定型号):proj2 = MDS() return self.model.fit_transfor
浏览 0
提问于2018-05-10
得票数 11
回答已采纳
1
回答
使用
ML算法
的
输出
作为
不同ML算法
的
输入(集成学习)
machine-learning
、
python
、
pandas
、
data-science-model
、
ensemble-modeling
我
想给多个
模型
分配权重,并建立
一个
整体
模型
。
我
想用
我
的
输出
作为
一种新
的
机器学习算法
的
输入,该算法将学习正确
的
权重。但是,如何将多个
模型
的
输出
作为
一个
新
的
ML算法
的
输入,因为
我
是这样得到输出
的
[[
浏览 0
提问于2021-09-09
得票数 2
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