当我找到要创建的最佳集群数时，我试图计算silhouette score，但是得到了一个错误，上面写着：
ValueError: Number of labels is 1. Valid values are 2 to n_samples - 1 (inclusive)
我不明白这是什么原因。下面是我用来集群和计算silhouette score的代码。
我读取了包含要集群的文本的csv，并在K-Means集群值上运行n。我得到这个错误的原因是什么？
#Create cluster using K-Means
#Only creates graph
import matplotlib
#m
浏览 0提问于2018-07-17得票数 16
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我使用的是使用预先计算的亲和矩阵的scipy.cluster.hierarchy.linkage方法：
下面是生成上三角矩阵的代码：
distances = np.zeros((len(reprs), len(reprs))) * -1
for i, j in it.combinations(range(len(reprs)), 2):
distances[i][j] = (reprs[i] - reprs[j])**2
我也可以简明扼要地表示：
distances = distances[np.triu_indices(len(reprs), 1)]
现在我想尝试一下sklearn.
浏览 2提问于2014-04-04得票数 2
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我正在尝试手工编写多重线性回归代码，为此，我编写了以下逻辑：
#building the model
#lets start with a random value of m and c
import numpy as np
n_samples,n_features=X_train.shape
weight=np.zeros(n_features)
bias=0
lr=0.0001 #l is the learning rate
mse=[]
for i in range (0,20000):
Y_pred=np.dot(X_train,weight)+bias
m
浏览 0提问于2021-01-08得票数 3
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无论信号的特定部分是否正常(是否有心律失常)，我都坚持分类的信号阵列(ECG)，。所取段的长度是可变的(这会影响分类)，我无法这样做，并得到以下错误：
ValueError:用序列设置数组元素。
我的训练集看起来像；维度:2065个数组，具有可变的元素数和输出，类似于：array(['N', 'N', 'N', ..., 'N', 'N', 'N'], dtype=object) 2065 long vector Y.shape=training_set.shape=2065，我正在使用Mu
浏览 2提问于2017-05-19得票数 1
我使用了两个具有(1, 5)形状的数组，所以我使用了layers.Input(shape=(5,)),，但是在输出中我得到了以下错误：
'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits‘逻辑和标签必须具有相同的一维，得到逻辑形状1,5和标签形状5{节点sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntr
浏览 11提问于2022-07-09得票数 -1
在PyTorch中有两个张量，z是形状(n_samples, n_features, n_views)的三维张量，其中n_samples是数据集中的样本数，n_features是每个样本的特征数，n_views是描述相同(n_samples, n_features)特征矩阵的不同视图数，但与其他值相同。
我有另一个二维张量b，形状为(n_samples, n_views)，它的目的是在不同的视图中重新描述样本的所有特征。换句话说，它封装了同一个示例每个视图的特性的重要性。例如：
import torch
z = torch.Tensor(([[2,3], [1,1], [4,5]],
浏览 0提问于2021-06-07得票数 2
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我遵循datetime字符串2020-03-30T16:26:37-04:00，当我尝试在bigquery中插入它时(我将string对象作为json对象的一部分发送)，我会得到错误
Invalid datetime string "2020-03-30T16:26:37-04:00" >‘无效’`.
根据这篇文章，我认为格式是可以的，但我仍然会出错。
这是从gcp-数据流管道插入到bigquery的。
我使用的是apache-beam[gcp]==2.19.0版本
摘要:如何插入BigQuery
我从pubsub接收作为字节流的消息。
我有一个
浏览 5提问于2020-03-30得票数 0
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我想要的结果与在python中获得的结果相同。
x=np.random.normal(0, 1, (n_samples, n_features))
我试过了：
import breeze.linalg._
object HelloWorld {
def main(args: Array[String]) {
println("Start")
val n_samples = 5
val n_features = 3
val normal01 = breeze.stats.distributions.Gaussian(0, 1)
v
浏览 6提问于2015-08-16得票数 0
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在执行scikit-learn教程中的多类示例时
我遇到了一个小小的怪事。
>>> import sklearn
>>> sklearn.__version__
0.19.1
>>> from sklearn.svm import SVC
>>> from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
>>> from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
>>> X = [
浏览 0提问于2018-03-21得票数 5
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熊猫群与南
、、
假设我有以下df：
Index | label | X1 | X2
0 | H | 50 | nan
1 | H | 150| nan
2 | Y | 150| 20
3 | Y | 200| nan
我希望基于标签的df进行分组，并在X1和X2上对结果进行求和。唯一的警告是，我想确保如果标签的所有值都是nan，那么最后的输出必须是nan。
期望的结果
Index | label | X1 | X2
0 | H | 200 | nan
1 |
浏览 2提问于2021-02-24得票数 1
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我执行一个10倍交叉验证的回归模型。
for train, test in kf.split(X, Y):
print ("Fold ", cv)
print("Train", X[train].shape)
print("Test", X[test].shape)
# define the model
Breg = BayesianRidge(n_iter = 500, tol=0.0000000001)
# fit the data to the model
Breg.fit(X[train], Y[
浏览 3提问于2020-08-27得票数 0
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我正在使用Google.Apis.Customsearch.v1来定制谷歌搜索。查询采用num和start参数进行分页。根据谷歌的文档，用于start和num查询参数
启动
可选。开始参数指示应该包含在搜索结果中的第一个匹配结果。start参数使用基于零的索引，意味着第一个结果为0，第二个结果为1，依此类推。
start参数与num参数一起工作，以确定要返回的搜索结果。请注意，任何查询都不会返回超过1000个结果，即使超过1000个文档与查询匹配，所以将start设置为1000或更多不会产生任何结果。
num
描述
可选。num参数标识要返回的搜索结果的数量。
默认值为10，最大值为
浏览 3提问于2016-06-10得票数 0
我正在尝试将自定义分类器与SciKit-Learn的BaggingClassifier一起使用，但我收到了一个错误，我无法确定其来源。我的分类器对象通过了check_estimator()，并且fit()函数没有问题：
model = ensemble.BaggingClassifier(customEstimator, max_samples=1/n_estimators, n_estimators=n_estimators)
model.fit(trainfeat, trainlabels)
model.predict(testfeat)
这会产生下面的错误跟踪。基本估计器本身通过sigm
浏览 15提问于2019-12-02得票数 2
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从大型组合发电机随机抽样
、、、
在较高的级别上，我试图从列表中对n个项目的所有组合中的n_samples项进行示例。在n个较小的值和相对较小的列表长度(n <= 5，len( list ) < 75)的情况下，这很好--我只需使用迭代工具生成组合，转换为列表，并使用random.sample随机抽样正确的数字。
但是，我的用例要求我生成组合，随机抽样数千个元素，然后从列表中删除其中一个组合，然后从较小的列表中重新开始。
这在n和len( list )的高值下产生了一个问题--有120个列表项，n= 5，这意味着我必须多次进行列表转换，从而成为生成器->列表转换对1.9亿项生成器的时间限制。这需要非常长的时间
浏览 3提问于2019-04-30得票数 7
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我有一个excel文件，其中包含与确定葡萄酒质量有关的细节，我希望使用函数sklearn.linear_model.SGDClassifier(支持向量机=>铰链损失)和(对数回归=>log损耗)使用python实现线性模型概念。我通过scikit学习网站了解了这些功能的基本知识，我无法使用excel文件实现该模型。我对python和机器学习非常陌生，我发现很难实现这个模型。我在python中打开了excel文件，并尝试从文件中提取两列随机，并使用它作为输入来调用模型中可用的fit函数。但是，我发现了一个错误，说明未知的标签类型:数组。我也尝试过几种其他方法，但都没有用。有人能指导
浏览 0提问于2015-06-15得票数 3
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我有一个BoW矢量形状(100000, 56000)，我想使用MultinomialNB从scikit学习一个分类任务。
MultinomialNB是否采用稀疏矩阵来拟合数据？
由于内存错误，我似乎无法将其转换为密集矩阵toarray()。如果NB分类器不采用稀疏矩阵，那么在不将数据转换为稠密矩阵的情况下，我可以使用什么替代方法来拟合数据呢？
浏览 1提问于2019-03-10得票数 0
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定义classification_report的标签或目标名称的正确方法是什么？
我有这样的报告：
print(metrics.classification_report(twenty_test.target[:n_samples], predicted, target_names=twenty_test.target_names))
我注意到，当twenty_test.target:n_样本的长度与twenty_test.target_names不同时，我得到的错误类似于标题中的错误或类似的错误。
如果我只是提供所有的目标名称(也是那些不包含在“目标”或“预测”数组中的名称)，那么它就不能开
浏览 0提问于2020-12-27得票数 0
对不起，Tensorflow和Python中的Newbee，我实现这段代码是为了学习9个随机数的和。我得到一个错误，我不能understand.Unfortunately我不能在我们的教程中找到类似的问题在这里...
import tensorflow as tf
import numpy as np
n_samples = 100
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[n_samples, 9])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[n_samples])
x_value = tf.placeholder(t
浏览 12提问于2017-03-02得票数 0
我有以下奇怪的情况
ListBox被绑定(作为源)到带有OneWay模式的标签，即ListBox是只读的。然后将标签绑定到具有ComboBox绑定的TwoWay上。
ListBox --> Label <--> ComboBox - arrows denote binding mode
奇怪的是，当程序启动时，用户通过ListBox中的列表进行选择时，所有3个控件的行为都与预期的相同。但是，一旦从Combobox中选择了一个索引，标签就继续正常工作(由Combo更新)，但是OneWay绑定到ListBox (为null)消失了，ListBox不能再更新标签了。
在我看来，当标
浏览 0提问于2019-01-09得票数 0
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平滑算法初始条件
、、、
我正在使用python不平衡学习包中的SMOTE算法：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(kind='regular', n_neighbors = 4)
:
X_train_resampled, y_train_resampled = sm.fit_sample(X_train, y_train)
我已经显式地设置了n_neighbors = 4。但是，我从上面的代码中得到了以下错误：
ValueError Traceback (most r
浏览 19提问于2016-12-18得票数 0
请参阅下面的代码。由于某些原因，当我使用k折叠方法进行拆分时，在第二次拆分之后，示例的长度会发生变化。
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegress
浏览 7提问于2022-10-11得票数 0
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我有一个有5个标签的多标签分类问题。如果我的输出层是shape n_samples，n_labels=5，并且loss函数是tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是正确的吗？或者我应该将输出层的形状设置为n_samples，n_labels=5，2，其中2用于编码是否将每个标签分配给样本？
浏览 0提问于2017-01-19得票数 2
我正在使用scikit-learn的Mean Shift算法来执行图像分割。我有以下代码：
import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
from PIL import Image
image = Image.open('s
浏览 35提问于2019-07-13得票数 0
我试图在验证集上确定适合模型的roc_auc_score。
我看到一些关于函数输入的相互矛盾的信息。
说：
"y_score数组状形状(N_samples)或(n_samples，n_classes)目标分数。在二进制和多标号情况下，可以是概率估计，也可以是非阈值决策值(如decision_function在某些分类器上返回的)。在多类情况下，这些必须是概率估计，其之和为1。二进制情况需要形状(n_samples，)，而分数必须是带有更大标签的类的分数。多类和多标签的情况需要一个形状(n_samples，n_classes)。在多类情况下，班级分数的顺序必须与标签的顺序相对应(如果提供
浏览 3提问于2020-12-21得票数 5
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我正在尝试使用在线材料从头开始学习Python和数据科学。
在阅读了大量资料后，我刚刚尝试创建一个简单的线性回归模型，以获得一些实践经验。然而，当我尝试这样做时，我得到了以下错误。
你能帮助理解这个错误，看看我做错了什么吗？
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import randn
np.random.seed(101)
df3=pd.DataFrame(randn(5,2),index ='0 1 2 3 4'.split(),
浏览 0提问于2020-03-30得票数 0
我想用来自make_blobs的sklearn.datasets创建一个blob，其中心是(x，y) = (1,5)。我目前使用下面的脚本生成blob，但是所创建的blob是在1到5之间随机设置的x和y中心。
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=30, center_box=(1,5), cluster_std=0.05,centers=1)
我怎么能强迫这个球的中心是(1,5)？
浏览 2提问于2020-03-10得票数 2
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我正在尝试使用GridSearchCV来为SVC找到最好的参数。
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import svm, grid_search
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = [
{'C': [1,5,10,100]},
]
algo = SVC(kernel="poly", degree=5, coef0=2)
grid_search = GridSearchCV(algo, par
浏览 1提问于2019-05-30得票数 1
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对于多类情况，我对Scikit的Logistic回归的正确调用有问题。我使用的是lbgfs解算器，并且将multi_class参数设置为multinomial。
我不清楚如何在拟合模型时传递真实的类标签。我曾假设它与随机森林分类器多类类似/相同，其中您可以传递n_samples、m_classes数据帧。然而，在这样做的过程中，我得到了一个错误，即数据的形状不好。ValueError:错误的输入形状( 20，5) --在这个小示例中，有5个类，20个样本。
在检查时，fit方法的文档说真值作为n_samples传递--这与我得到的错误相匹配--然而，我不知道如何使用多个类训练模型。因此，这是我
浏览 0提问于2016-04-10得票数 4
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我遇到了sklearn.discriminant_analysis无法识别输入的问题。 我已经将所有的标签从str改为数字值。 from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
print(labels)
print(type(labels))
Fit_Features_2 = LDA(n_components = 1)
Fit_Features_2 = LDA.fit(features_NiFe, labels)
#The type for labels
<class 'p
浏览 18提问于2019-10-06得票数 0
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我是linux/u-boot的新手，一般只是读写特定的寄存器。
我有一台KSZ9897以太网交换机，我的目标是使用u- i2c命令将位15:13设置为001，以便将交换机置于正确的测试模式。
下面的屏幕截图是我试图读/写的寄存器的截图：
该部分的从机地址为1011_111 = 0x5F
我尝试读取/写入的16位寄存器的地址是0xN112-0xN113
PHY寄存器是0x09 (我不确定这是否适合图片，但这可能是我遇到问题的原因)
使用u-boot，我发送以下命令：
#i2c md 0x5F 0xN112.2 0x10
它会回读以下内容：
0000: 00 98 97 00 00 00 4c
浏览 16提问于2021-03-31得票数 2
我有15个样本，要做回归分析有点小。
有人告诉我，使用引导技术增加样本计数将使我的数据在统计上更有意义。所以我试过了。
我第一次尝试的是让我的样本数从15到1000之间，通过对scikit的“重采样”功能--在Python中学习。
但是当我看到“重采样”函数的源代码时，似乎没有任何关于引导的内容。
这是我的问题。
Q1:用引导技术将15个样本重采样到1000个有统计学意义吗？
Q2:如果是的话，如何在中实现？
谢谢。
浏览 3提问于2017-11-05得票数 1
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我有一个数据集：
[['s002' ... 0.3509 0.2171 0.0742]
['s002' ... 0.2756 0.1917 0.0747]
['s002' ... 0.2847 0.1762 0.0945]
...
['s057' ... 0.2017 0.0983 0.0905]
['s057' ... 0.1917 0.0938 0.0931]
['s057' ... 0.1993 0.1186 0.1018]]
's002‘to &
浏览 4提问于2020-04-19得票数 0
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我在下面的代码中有这个错误：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'train'： import tensorflow_datasets as tfds
mnist = tfds.load(name='mnist')
n_samples = 5
plt.figure(figsize=(n_samples * 2, 3))
for index in range(n_samples):
plt.subplot(1, n_samples, index + 1)
sample_im
浏览 102提问于2021-02-11得票数 0
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我正在尝试使用train_test_split和决策树回归器进行训练建模：
import sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# TODO: Make a copy of the DataFrame, using the 'drop' function to drop the given feat
浏览 0提问于2016-10-03得票数 1
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我有一个dataframe，df，它包含一个名为“Event”的列，其中有一个24x24x40 numpy数组。我想：
提取这个numpy数组；
将其压平成1x23040矢量；
将此条目作为列添加到新的numpy数组或dataframe中；
对结果矩阵执行PCA。
然而，PCA生成的特征向量的维数为“条目数”，而不是“数据中的维数”。
为了说明我的问题，我演示了一个非常有效的最小示例：
例1
from sklearn import datasets, decomposition
digits = datasets.load_digits()
X = digits.da
浏览 1提问于2019-03-05得票数 0
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我正在通过JSON与自定义搜索引擎(CSE)一起使用谷歌自定义搜索API ()。我成功地获得了搜索结果，但是我不知道如何获得nextPageToken。
JSON响应如下：
{
"kind": "customsearch#search",
"url": {
"type": "application/json",
"template": "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?q={searchTerms}&num=
浏览 2提问于2015-06-01得票数 5
因此，我试图运行以下代码，其中x是一个带有维度(2381,)的特征向量，而y是一个在转换到Numpy数组之后带有维度(1,)的标签。
from skmultiflow.meta import AdaptiveRandomForestClassifier
import numpy as np
import data
np.random.seed(1)
def main() -> None:
dataset = data.get_full_dataset()
metadata = data.get_metadata()
training_batch = data
浏览 13提问于2022-08-20得票数 0
我一直在努力解决以下问题：
匹配20到999范围内的所有号码
增加5次
无小数点
大于或等于20。
经过研究，得出了以下结论：
(?=^([2-9]\d|[1-9]\d{2,})$)(?=^\d*[05]$)
(奇怪的是，在我使用的regex测试器中，表达式并不总是有效的)。
或
(?=^[2-9]\d+)(?=\d*[05]$)
我认为这个案子的范围仅限于20到99。
你能帮忙吗？
浏览 0提问于2015-11-11得票数 2
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我正在尝试使用ROC指标进行交叉验证来评估分类器，我遇到了来自Scikit learn的以下代码： # Import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y[y != 2]
n_samples, n_features = X.shape 我理解X,y = X[y!=2],y[y!=2]线路有困难，这条线路的用途是什么？ 另外，有没有人可以帮我解释下划线n_samples, n_features的用法 谢谢!
浏览 9提问于2019-02-21得票数 1
1回答
python期望值
、、、
最新情况**
我正在努力返回期望值Ex^2，我已经创建了一个函数，用于对平均值mu和sigma2的正常值进行采样。我想使用这个函数来生成正常值，然后对其中的每个值应用乐趣。我是否需要在循环中定义期望值，然后应用乐趣？我能在找到x^2后取平均值吗？我一直在做的事情是：
def fun(x):
y=x**2
return y
def EV(fun,n_samples,mu,sigma2):
for i in range(1,n_samples):
..。u= np.random.uniform(0,1,1) .Output.append(浮子(Y))返回输出
浏览 1提问于2017-10-15得票数 1
1回答
海运热图用自定义滴答
、、、
我有一些，我想把它绘制成一个热图，它本质上是一个50x50的numpy数组。因此，热图轴标签的范围从0到50，但实际上我希望轴标签从-114到114，因为这是数据的范围。然而，当我设置滴答标签时，它们最终会被捆绑在轴上(见图)。
当我把台词放进去
ax.set_xticks(ticks)
ax.set_yticks(ticks)
热图最终会被缩放(见图)。
我已经输入了我的代码和一些样本数据，也许有人能发现我做错了什么。
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.p
浏览 0提问于2018-11-11得票数 0
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我需要创建一个新变量(var_1)，当所有其他变量(var_2、var_3、var_4、var_5)都有可用数据时，该变量的值为1。否则，如果其中只有一个没有任何数据，则应该显示值2。
因此，var_1 =1表示所有数据都可用，而var_1 =2表示并非所有数据都可用。
因此，我在SPSS上写了以下语法：
DO IF (var_2, var_3, var_4, var_5) GE 0.
COMPUTE var_1 = 1.
ELSE IF ANY (var_2, var_3, var_4, var_5) missing.
COMPUTE var_1 = 2.
END IF.
EXEC
浏览 0提问于2021-09-02得票数 2
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我想为我自己的数据集绘制多类情况的ROC曲线。通过，我了解到标签必须是二进制的(我有5个从1到5的标签)，因此我遵循文档中提供的示例：
print(__doc__)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import
浏览 0提问于2015-04-17得票数 9
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我试图理解用于LSTM实现的keras的输入参数。我查阅了keras文档和一些教程，以使我的知识更加清晰。
给出了图中的时间序列数据。假设我们想用前5天的价格来预测未来3天的价格。我将参数定义如下
示例:窗口(t-5, t-4, ... , t-1)中的每个序列
标签：(t, t + 1, t+2)，但我仍然对如何在numpy数组中组织它感到困惑。
观察:每天样品价格。因此，在我的例子中，我们在一个样本中有5个观察结果。
timestep:滑动窗口的步骤数。
每天滑动窗口意味着timestep = 1。
每两天滑动一次窗口意味着时间步骤= 2。
浏览 0提问于2019-02-18得票数 0
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我正在尝试构建一个Logistic回归模型，它可以预测新实例的类。
这里，我做了什么，
path = 'diabetes.csv'
df = pd.read_csv(path, header = None)
print "Classifying with Logistic Regression"
values = df.values
X = values[1:,0:8]
y = values[1:,8]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.10, random
浏览 0提问于2018-12-26得票数 0
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我有一个冰层厚度的时间序列数据。这个图只在冬季有用，在夏季没有兴趣看到巨大的差距。是否有可能跳过x轴上的夏季月份(例如4月到10月)，并具有不同颜色和标签的较小区域？
浏览 1提问于2020-08-15得票数 0
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我正在尝试执行这段代码，它处理70幅图像并提取定向梯度直方图(HOG)特征。这些被传递给分类器(Scikit-Learn)。
但是，会引发一个错误：
hog_image = hog_image_rescaled.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS)
TypeError: an integer is required
我不明白为什么，因为尝试使用单个图像是正确的。
#Hog Feature
from skimage.feature import hog
from skimage import data, color, exposure
import cv2
i
浏览 3提问于2013-01-05得票数 6
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我正在做一个项目，我想为这个项目使用scikit-学习训练一个核心的多类分类器。预测目标是一组类概率，例如：
Y = [[0.1, 0.5, 0.4],
[0.8, 0.1, 0.1],
[0.2, 0.1, 0.7],
[0.2, 0.2, 0.6], ...]
换句话说，Y是规范化的，因此Y.sum(axis=1) = [1, 1, 1, 1, ...]。
我注意到scikit-learn有包装器类，我认为这可能会有所帮助。它似乎支持，只要底层二进制分类器也支持它(我会使用)。
然而，当我将这个目标Y输入分类器时，我会发现一些错误，即必须在partial_fi
浏览 3提问于2019-03-06得票数 0
1回答
我是向量空间模型(VSM)的初学者。我尝试了的代码。这是一个非常好的介绍VSM，但我设法得到了不同的结果与作者。这可能是因为一些兼容性问题，因为自从编写介绍以来，似乎已经发生了很大的变化。也许我也误解了这个解释。
我用下面的代码得到了错误的答案。有人能弄清楚这是怎么回事吗？我在下面发布代码的结果，下面是正确的答案。
我已经做了手工计算，所以我知道网站的结果是好的。还有一个使用相同的代码，但它的结果也与网站不同。
import numpy, scipy, sklearn
train_set = ("The sky is blue.","The sun is bright
浏览 3提问于2013-09-08得票数 3
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这是怎么做的？我用Sklearn来训练一个支持向量机。我的课不平衡。请注意，我的问题是多类、多标签，所以我使用的是OneVsRestClassifier：
mlb = MultiLabelBinarizer()
y = mlb.fit_transform(y_train)
clf = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='rbf'))
clf = clf.fit(x, y)
pred = clf.predict(x_test)
我可以在某个地方添加一个'sample_weight‘参数来解释这些不平衡的类吗？
当我向svm中添加一
浏览 13提问于2016-04-08得票数 2
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