我试着按照代码运行。顺便说一句,我对蟒蛇和滑雪都很陌生。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# data import and preparation
trainData = pd.read_csv('train.csv')
train = trainData.values
testData = pd.read_csv('test.csv')
test = testData.values
X = np.c_[tr
我正在编写一个基于距离的预测旅行时间的模型。我得到了
ValueError:未知标签类型:运行以下代码时出现“连续”错误:
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
times = pd.read_csv('SC.csv')
X = times.drop(columns=['Time'])
y = times.drop(columns=['distance'])
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit
我被问题下面显示的python代码卡住了。
这段代码是一个有监督神经网络项目的一部分。当遇到未知标签时,encoder.inverse_transform(x)会生成ValueError。
我期望的是:代码为每个x返回一个结果,当x不在encoder.classes_中时,该x的结果将为'Onbekend'。
它的作用是:当输出包含一个未知标签时,无论x的数量如何,代码都会产生一个'Onbekend‘。
有人知道我在这里错过了什么吗?
import pandas as pd
from sklearn import model_selection
from sklearn
根据文档,OneVsRest分类器支持多标签分类:
下面是我要运行的代码:
from sklearn import metrics
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
x = [[1,2,3],[3,3,2],[8,8,7],[3,7,1],[4,5,6]]
我有两栏(评论,毒性) csv文件。注释是字符串,毒性是浮动的。
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pickle
import pandas as pd
import os
import nltk
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import string
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.text
我有204567字,其中21010字是独一无二的。每个单词都与一个唯一的标记相关联。总共有46个独特的标签。
我使用了特性散列来映射使用HashingVectorizer()的204567单词。我有一个热编码标签,并使用Perceptron()模型来解决这个多类分类问题。
from keras.utils import np_utils
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.preprocess
我想建立一个具有连续值的模型。所以在我分割数据之前。
X = data[col_list]
y = data['death rate']
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)
首先,我用'sklearn.linear_model导入线性回归‘建立了模型。
#instantiate the model
lin_regression = LinearRegression()
#fit the model using the traini
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.cluster import KMeans
X, y = make_classification(n_samples=1000,
n_features=4,
n_informative=3,
n_redundant=0,
我在Google Colab中运行了以下代码: from sklearn.metrics import confusion_matrix
# Initialize logreg model
logreg = LogisticRegression()
# Fit the model with data
logreg.fit(X_train, y_train)
# Predict model
y_pred = logreg.predict(X_test)
# Evaluate model using confusion matrix
cnf_matrix = confusion_matr
给出这个简单的多标签分类示例(取自这个问题,)
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn
我正在处理一个简单的多输出分类问题,并注意到每当运行以下代码时都会出现此错误:
ValueError: Target is multilabel-indicator but average='binary'. Please
choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples'].
我理解它所引用的问题,即在评估多标签模型时,需要显式地设置平均值的类型。然而,我无法确定这个平均参数应该放在哪里;ac
Dataframe:
id review name label
1 it is a great product for turning lights on. Ashley
2 plays music and have a good sound. Alex
3 I love it, lots of fun. Peter
希望使用决策树算法。但遇到一些错误,因为ValueError:无法将字符串转换为浮点型:'f‘。请帮帮我,我遗漏了哪里。
import numpy as np
import pandas as pd
#Plotting
import matplotlib.pyplot as plt
#Machine Learning Libraries
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_te
%matplotlib inline
from google.colab import files
import numpy as np
import xgboost as xgb
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from xgboost import plot_importance
train =
我有一个数据集,每个文档都有一个标签,如下所示。
label text
pay "i will pay now"
finance "are you the finance guy?"
law "lawyers and law"
court "was at the court today"
finance report "bank reported annual share.."
文本文档可以使用
我是刚接触scikit learn的人,我刚看过文档和一些其他的stackoverflow帖子来构建一个决策树。我有一个具有16个属性和1个目标标签的CSV数据集。我应该如何将其传递到决策树分类器?我当前的代码如下所示:
import pandas
import sklearn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn import tree
data = pandas.read_csv("yelp_atlanta_data_labelled.csv", sep='
我试图建立一个多标签的核心文本分类器。正如所描述的,其思想是读取(大规模的)文本数据集,并将其部分地与分类器相匹配。此外,当您有描述的多标签实例时,想法是以一种单一的方式,将许多二进制分类器构建为数据集中的类数。
当将MultiLabelBinarizer和OneVsRestClassifier类与部分拟合结合起来时,我得到以下错误:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
守则如下:
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extract
我收到了一个错误-- "ValueError:未知标签类型:‘未知’“
我搜索过网络,但无法消除这个错误,我对python :)很陌生。)
我的数据有5行22列,最后一列是标签(真,假)
dataset = pandas.read_csv(path) #Dataframe created
数据如下:
dataset.head()
loc v(g) ev(g) iv(g) n v l d i e ... lOCode lOComment lOBlank locCodeAndComment uniq_Op
我试图扩大我的编程技能,并认为我将尝试机器学习。所以这是为了学习,而不是为了任何严肃的事情。尽管如此,我正在从sqlite数据库中检索一些信息,然后尝试通过RandomForestClassifier运行它,但我得到了一个错误。
check_classification_targets ValueError中的第172行(“未知标签类型:%r”% y_type) ValueError:未知标签类型:‘连续’
我的代码如下:
series= cur.fetchall()
y = [x[1] for x in series]
x = [x[2] for x in series]
y = a