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我使用带有ExtraTreeRegressor的SupervisedFeatureSelection作为估计器，以便在回归问题中使用RFE。rfe_vola = RFE(estimator=ExtraTreesRegressor(), n_features_to_select=1, step=1)ranking_vola = rfe_vola.ranking_print("support
浏览 0提问于2016-10-16得票数 3
我想使用SKlearn随机森林特征选择函数来了解影响我的自变量(TN污染物浓度)的关键因素是什么。如下所示，气候变量的特征重要性得分最低： ? 我的问题是，在处理分类变量时，随机森林的特征选择是否仍然有用？如果我做错了什么呢？RandomForestRegressor(n_estimators=100, bootstrap = True,max_features = 'sqrt')
model.featu
浏览 44提问于2020-10-07得票数 2
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以下是代码：from sklearn import model_selection#nowusing sklearn repeat linear regression with sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
浏览 0提问于2020-03-28得票数 0
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x = df2.Tweetfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitx_trainfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom time impo
浏览 0提问于2018-10-28得票数 1
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如何计算OneVsRestClassifier的预测准确率和F1得分？>>> from sklearn import datasets>>> from sklearn.svm
浏览 55提问于2019-09-05得票数 0
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我试图用sklearn线性回归建立一个房价预测模型，但我得到了一个负分。请查看以下详细信息：代码：from sklearn.model_selection importtrain_test_splitfrom sklearn.model_selection importtest_size=0.
浏览 3提问于2020-09-06得票数 0
对于函数sklearn.cross_validation.cross_val_score，其中一个参数是“记分”，它允许使用这个记分器对象。from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.tree
浏览 0提问于2016-07-28得票数 0
sklearn.model_selection.GridSearchCV的医生说
什么是“遗漏的数据”？它是否是交叉验证的一部分，例如，数据集的1/10？数据是如何被sklearn.model_selection.GridSearchCV遗漏的
浏览 0提问于2019-08-28得票数 0
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我在一个向下采样(因此也是平衡的)数据集上训练了一个带有RBF核的多类SVC。现在我想执行网格搜索，以找到最佳的成本和伽马。我有一个高度不平衡的测试集。不同类的实例数之间可能存在超过100的因素。我是分类的3D点(汽车，外观，人类)-所以我认为一个人可以分配同等的重量，所有的类别。
浏览 0提问于2020-02-22得票数 0
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一旦我运行了决策树模型，我需要知道节点的顺序和每个节点的得分。由于我在我的办公室电脑工作，安装是非常受限的，我不允许下载graphviz或pydotplus。我正在使用sklearn.tree、sklearn.metrics和sklearn.cross_validation。
浏览 0提问于2019-08-29得票数 0
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下面是我使用的代码：import pandas as pdimport numpyas npfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifiernba = pd.read_excel(r"C:\Users\user\Desktop\nba.xlsx"
浏览 2提问于2018-12-22得票数 0
Anton 230 DR2 Arjun 688 ENG 来自sklearnwebiste的示例 from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizerencoded= mlb.fit_transform([['sci-fi', 'thriller', 'co
浏览 44提问于2020-01-19得票数 1
我可以使用sklearn的实现来计算单个预测的得分，但在想象如何使用它来计算整个时期的平均得分时有一点困难。有没有人能把我推向正确的方向？
浏览 10提问于2020-05-13得票数 0
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使用10倍的度量的平均值
、、、
我正在进行10k的交叉验证，我想对这些指标进行平均化，但我不会用sklearn来获得它。我就是这样做的，而且这些指标都是通过折叠打印出来的。from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support as scor
浏览 0提问于2021-12-29得票数 1
对于线性回归问题，我测试了sklearn One Hot，先丢弃和不丢弃。它表明当没有列被删除时，r_2得分更好。from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder首先丢弃r2_score = 0.67不先丢弃(即保留默认值) r2_score = .78
那么，在Sklearn</
浏览 23提问于2021-06-02得票数 1
metrics.precision_recall_fscore_support) )我收到一个错误：
文件"D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py"，行1537，在_score %(str(得分)，type(得分))ValueError中:得分必须返回一个数字，got (数组( 0.375，0.91290323
浏览 1提问于2015-10-20得票数 0
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如何在sklearn中获得多类分类的roc auc分数？二进制 # this worksfrom sklearn.metrics import roc_auc_score
浏览 69提问于2020-08-07得票数 1
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我的Gridsearch代码rf1=RandomForestClassifier(n_jobs=-1, max_features150, 200], "min_samples_leaf" : [10,20,30]}
from sklearn<
浏览 2提问于2017-12-19得票数 3
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