我试图为我的数据集构建一个分类器,我在一起使用我的gridsearchCV和管道时遇到了问题。这是我的代码:
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import Imputer, StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from skl
我试图通过使用一个管道来寻找k-均值聚类的“最佳”值,其中我使用标准标量器,然后是自定义k-均值,最后是一个决策树分类器。然后,我尝试使用这个管道进行网格搜索,以获得k的最佳值。目前正在使用Python3.7和sklearn。
我的代码如下:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import
我试图在我的pandas数据帧上运行MLKnn分类器,当我尝试拟合分类器时,我得到了这个错误消息:
Series object has no attribute 'getformat'
代码如下:
from skmultilearn.adapt import MLkNN
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = {'k': range(1,3), 's': [0.5, 0.7, 1.0]}
score = 'f1_macro'
X = dados
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
我已经设置了一个以sklearn.GridsearchCV作为估计量的Pipeline。我的问题是多类分类。我很清楚地收到了这个错误:
ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].
这是因为我使用F1分数而不设置average参数。我的问题是,我到底应该把这个参数传递到什么地方呢?
我的代码:
esti
我正在使用scickit-learn调优一个模型的超参数。我使用管道将预处理与估计器链接在一起。我的问题的一个简单版本如下所示:
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
grid = GridSearchCV(m
我用GridSearchCV拟合了岭回归,但在使用matplotlib显示模型性能与正则化(Alpha)时遇到了问题。
有人能帮帮忙吗?
我的代码:
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
cal=fetch_california_housing()
X = cal.data
y = cal.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
我正试着建立一个科学模型-学习。我用RandomForestClassifier作为我的分类方法。为了提高我的模型的得分和效率,我考虑使用GridSearchCV。
以下是代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score,roc_auc_score
from skl
我正在尝试将一些数据拟合到python中的方程式中,但我遇到了一些困难。我有一个方程式:
y(t)=yo+a(t-ti)^b+kt
其中a、ti、b和k是拟合参数,t和disp是分别表示时间和位移的数组变量。这个等式可以通过一些迭代在gnuplot中很好地拟合,但是在python中拟合它会抛出一个错误:-
ValueError: array must not contain infs or NaNs
完整的堆栈跟踪是:
creep_test.py:246: RuntimeWarning: invalid value encountered in power
fitfunc = lambda
我目前正在研究一个多输出回归问题,在这个问题上,我试图同时预测多个输出值。我知道有一些标准的回归者在本地支持这个任务。
但是,我想使用RegressorChain并使用GridSearchCV优化RegressorChain中Regressor的超参数。我为此编写了以下代码:
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearch
我将GridSearchCV与keras一起使用,我想绘制和分析培训和验证历史。但是,我已经检查了文档并进行了真正的搜索,但是当使用GridSearchCV对模型进行拟合时,我无法找到获得验证历史的方法(即每个时代的分数)。我能够在回调中获得训练历史,但不能获得验证历史。事情是,一些模型过分适合,我想能够看到调整参数如何影响过度拟合。
我是这样使用GridSearchCV的:
class MyCallback(keras_callbacks.Callback):
def on_train_end(self, logs=None):
# here I can get the m
我试图使用sklearn.model_selection.GridSearchCV运行一个网格简历参数搜索。我一直得到一个ValueError,这真的让我很困惑。下面我包含了我创建的管道的代码,它包括一个TfidfVectorizer和一个RandomForestClassifier。我使用train_test_split来分离特性和目标,并尝试将网格搜索与管道相匹配。这是我的结果。
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
f