我正在尝试使用scikit的GridSearch来为Lasso找到最好的alpha,而我希望它迭代的参数之一是交叉验证分割。所以,我在做:
# X_train := Pandas Dataframe with no index (auto numbered index) and 62064 rows
# y_train := Pandas 1-column Dataframe with no index (auto numbered index) and 62064 rows
from sklearn import linear_model as lm
from sklearn import
我有一个问题,我试着构建我自己的分类器,它是完成的,它工作得很好,但当我尝试使用交叉验证分数时,我得到了一个错误:
File "/home/webinterpret/workspace/nlp/wi-item-attribute-extraction/attr_extractor.py", line 95, in fit
print self.fitted_models[attr][len(self.fitted_models[attr]) - 1].cross_validation_score(x_train, y_train, 5, 0.2)
File
我可以很容易地用scipy.interpolate.RectBivariateSpline构造二维数据样条和查询区域积分。但是在这样的样条线上没有一个易于/快速地计算线积分的函数。
from scipy.interpolate import RectBivariateSpline
import numpy as np
# example data
X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 100), np.arange(0, 100))
Z = np.sin(X / 10) + np.cos(Y / 10)
# construct the spline
rbs = R