我有以下分割数据的代码:
# Convert dataframe column of images into numpy array
X = np.asarray(skin_df_balanced['image'].tolist())
X = X/255. # Scale values to 0-1. You can also used standardscaler or other scaling methods.
Y=skin_df_balanced['label'] # Assign label values to Y
Y_cat = to_categ
我有一个标题为data的14x5数据矩阵。第一列(Y)是因变量,后跟4个自变量(X、S1、S2、S3)。当尝试将回归模型拟合到自变量'S2‘的子集时,我得到以下错误:
ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
如果你有任何关于修复的见解,我将不胜感激。下面的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pd.read_csv('C:/pa
我正在尝试使用Keras (tensorflow后端)和Jupyter notebooks来训练一个用于二进制分类的基线ANN模型。代码如下:
array=df6.values
X= array[:,0:384]
Y = array[:,385]
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
我是Nmf和python的新手。我正在尝试创建一个图像列表,然后获取组件。代码如下: from skimage import color
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
f=color.rgb2gray(io.imread('f.jpg'))
e=color.rgb2gray(io.imread('e.jpg'))
images2= (e,f)
from sklearn.decomposition import NMF
model=NMF(n_components=2)
fe
我一直在做一个使用聚类算法的机器学习项目,我正在考虑基于我正在处理的数据使用scikit-learn的DBSCAN实现。然而,每当我尝试用我的功能数组运行它时,它抛出以下错误: ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2. 这给我的印象是scikit的DBSCAN只支持二维特性。我这样想是错的吗?如果没有,是否有支持高维特征数组的DBSCAN实现?感谢你能提供的任何帮助。 编辑 下面是我的DBSCAN脚本使用的代码。其思想是从许多不同的CSV读取数据,将它们保存到一个数组中,然后将它们转储到一个pickle文件
我正在编写一个机器学习脚本来拍摄照片并标记它。我将我的数据集放在一个文件夹中,并将它们添加到数组中,然后为标签创建另一个数组。当我尝试使用svm.fit时,它给出了错误:
File "scikit.py", line 43, in <module>
clf.fit(arrayimg, arraylabel)
File "/home/mkmeral/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 151, in fit
X, y = check_X_y(X,
我有几百个3d数组,我想用它们做一些聚类分析,但是sklearn.cluster.KMeans只会做2D数组。我的每个数组都是(56,88,56)大小的,并且我有300。当我将它们组合成一个数组时,我得到的是(300,56,88,56)。KMeans会给出错误ValueError: Found array with dim 4. Estimator expected <= 2.。我解决这个问题的一种方法是在我的阵列上使用np.ndarray.flatten(),这样我的新阵列就是(275968,),当组合到一个阵列中时,我得到了(300,275968),并且我能够使用KMeans集群。有
我希望统计数据能够选择与输出变量关系最密切的特征。
多亏了这篇文章,我了解到scikit-learn库提出的SelectKBest类可以与一组不同的统计测试一起使用来选择特定数量的特征。
这是我的数据
Do you agree Gender Age City Urban/Rural Output
0 Yes Female 25-34 Madrid Urban Will buy
1 No Male 18-25 Valencia Rural Won't
我按照本教程创建了一个简单的图像分类:
在培训之前,我们将数据集中的图片矢量化如下:
train_data = scipy.io.loadmat('extra_32x32.mat')
# extract the images and labels from the dictionary object
X = train_data['X']
y = train_data['y']
# example: view an image (e.g. 25) and print its corresponding label
img_index = 25
我试图在高光谱数据上使用SUSI,但是我得到了错误。我确信我是问题所在,而不是苏西。
import susi as su
import spectral as sp
import spectral.io.envi as envi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
box = envi.open('C:/path/ref_16-2_22/normalised.hdr')
data = np.array(box.load())
som = su.SOMClassifier(n
我有下面的j既要故事文件:
Scenario: Scene1
Given the number of <input>
When the result is estimated
Then the result will be <expected>
Examples:
|input|expected|
|1|1|
|2|1, 2|
|3|1, 2, 3|
|4|1, 2, 3, 4|
Scenario: Scene2
Given the number of <input>
When the result is estimated
And the result
我试着用GridSearchCV来表示RandomForestRegressor,但总是得到ValueError: Found array with dim 100. Expected 500。以这个玩具为例:
import numpy as np
from sklearn import ensemble
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.metrics import r2_score
if __nam
我试图在python中使用hmmlearn来拟合隐马尔可夫模型。我假设我的数据没有被正确的格式化,但是这些文档对于hmmlearn来说是很轻的。直观地,我会将数据格式化为n_observations x n_time_points x n_features的三维数组,但是hmmlearn似乎想要一个2d数组。
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
X = np.random.rand(10,5,3)
clf = hmm.GaussianHMM(n_components=3, n_iter=10)
clf.fit(X)
这将产生以下错误:
Val
问题
当使用fit的科学会CCA分类器时,它将不允许我使用数组作为特性。可以使用以下代码生成错误ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
from sklearn.cross_decomposition import CCA
CCA_model = CCA(n_components = 3, max_iter=20000)
input_arr = [[[k*-1+j*-i*-1 for k in range(125)] for j in range(2)] for i in rang
sklearn分类器接受熊猫的TimeStamp (=datetime64[ns])作为X中的列,只要所有的X列都是这种类型的。但是,当同时有TimeStamp和float列时,sklearn拒绝使用TimeStamp。
除了使用astype( TimeStamp )将TimeStamp转换为int之外,还有什么解决办法吗?(我仍然需要原始列来访问dt.year等,所以理想情况下,最好不要创建一个重复的列,只是为了提供一个可以学习的特性。)
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
test =
使用Visual Studio 2019和Visual Basic。下面的测试程序产生一个我无法解释的结果。使用InStr的前向搜索正确地找到了 CompareMethod.Text中的"joe“。但是反向搜索InStrRev没有找到"joe"...why?
Dim msg As String = "According to Joe, this is a beautiful day. Joe rides a bicycle!"
Dim joe As String = "Joe"
Dim joeLower As String = "