假设我正在处理一个多类分类问题(具有N类),并且我想使用支持向量机作为分类方法。
我可以采用两种策略:一对一(OVO)和一对一(OVA)。在第一种情况下,我需要训练N(N-1)/2分类器,即class1 vs class2, ..., class1 vs classN, ..., class(N-1) vs classN,而在第二种情况下,我只需要训练N,即class1 vs rest, ..., class N vs rest。
据我所知,这两个场景的典型(和一般)代码,包括超参数的调优,将如下所示:
OVO
from sklearn import svm
from sklearn.mode
我想应用网格搜索来确定应该选择的功能数量:
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
data = load_breast_cancer()
param
我正在使用GridSearchCV来训练包含多个参数的数据集。使用对象上的方法,我可以得到“最佳”参数集(基于评分函数)。我希望能够得到一个(或多个)的其他模式。有办法吗?这样就得救了?如果是这样的话,有什么办法可以得到这些呢?
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
bc = datasets.load_b
在这个简单的例子中,我用GridSearchCV训练了一个学习者。我想返回最好的学习者的混淆矩阵时,预测的全套X。
lr_pipeline = Pipeline([('clf', LogisticRegression())])
lr_parameters = {}
lr_gs = GridSearchCV(lr_pipeline, lr_parameters, n_jobs=-1)
lr_gs = lr_gs.fit(X,y)
print lr_gs.confusion_matrix # Would like to be able to do this
谢谢
我正在尝试创建一个SV回归。我用一些高斯噪声从sinc函数生成数据。
现在,在寻找最佳参数的径向基函数内核,我使用GridSearchCV运行5倍交叉验证。
P.S-I是python和机器学习的新手,所以也许代码在某种程度上并不是非常优化或正确的。
我的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_
我是第一次尝试科学学习,为一个多输出多类文本分类问题。为此,我试图使用GridSearchCV来优化MLPClassifier的参数。
我要承认,我是在黑暗中拍摄,没有任何经验。如果这有意义,请告诉我。
以下是我目前的情况:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectoriz
我认为机器学习是有趣的,我正在学习科学工具包学习文档来寻找乐趣。下面我做了一些数据清理,问题是我想要使用网格搜索来找到参数的最佳值。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import metrics
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
f
我试图使用一个回归模型,我已经实现了与GridSearchCV类的科学学习优化我的模型的超参数。我的模型类构建得很好,遵循了scikit-api的建议:
class FOO(BaseEstimator, RegressorMixin):
def __init__(self,...)
*** initialisation of all the parameters and hyperparameters (including the kernelfunction)***
def fit(self,X,y)
*** implementation of fit: just take