如果可以在for循环中多次用Python来训练sklearn中的SVM分类器,我就会徘徊。我的想法如下:
for i in range(0,10):
data = np.load(somedata)
labels = np.load(somelabels)
C = SVC()
C.fit(data, labels)
joblib.dump(C, 'somefolderpath/Model.pkl')
我希望我的模型为每一个10个数据和他们的标签进行培训。这样可以吗?还是必须将所有数据和标签附加到两个相应的数组中,其中包含来自我的10项的全
我有一个名为product-template的内容类型。在此内容中,我捕获了以下字段:标题(核心)、内容主体、分类术语引用和6种不同的文件类型。为我们拥有的每个模板创建一个新的产品模板内容。因此,假设我们的产品是小部件,按颜色细分。蓝色、黑色、棕色、粉色、绿色等。
分类法具有主要的产品模板类别,例如:蓝色小部件、黑色小部件等。每个模板都有多个不同大小的模板,因此该术语将引用大小/样式、小部件、中部件、大部件、方形、圆形等。
使用视图分类/term/%附带的默认分类覆盖,并将过滤器限制为产品模板并使用字段,而不是使用完整内容,我得到了一个类似以下内容的列表: blue-widget small
我有一个复杂的文本,我在字典中对不同的关键字进行分类:
text = 'data-ls-static="1">Making Bio Implants, Drug Delivery and 3D Printing in Medicine,MEDICINE</h3>'
sector = {"med tech": ['Drug Delivery' '3D printing', 'medicine', 'medical technology', '
我尝试使用pd.cut从一个连续变量创建一个分类变量。我想在随后的状态模型定义的回归中使用这一点,包括这个虚拟变量。当我以这种方式创建一个分类变量时,我会得到一个错误。
TypeError: data type not understood.
下面包括一个测试用例。
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels as sm
import statsmodels.formula.api as smf
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4))
df.columns = ['A