我正在学习统计学习入门，但我在使用scikit learn (我正在尝试用Python复制代码)中找不到系数的置信区间。X_test)
print(classifier.coef_) 使用标准差和95%的置信度classifier.coef_ + 2 * ols_result.bse
ci2 = classifier.coef_ - 2 * ols_result
浏览 15提问于2020-07-28得票数 0
2回答
我有一个针对数据集运行的Gaussian naive bayes算法。我需要的是获取目标类的特性重要性(特性的影响性)。这是我的密码：from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection
浏览 1提问于2020-07-16得票数 4
2回答
有没有一种简单的方法来检查模型实例是否解决了scikit-learn库中的分类或回归任务？
浏览 36提问于2019-10-01得票数 7
回答已采纳
Apache是否提供了一个API来获得决策树的预测概率，类似于scikit-learn的predict_proba函数(即decision_tree.predict_proba(X))？
浏览 4提问于2014-10-28得票数 3
1回答
Scikit-learn支持转移学习吗？请检查以下代码。能否在clf2的基础上建立clf学习模型，通过fit(X2,y2)进行迁移学习？
浏览 0提问于2020-07-22得票数 7
回答已采纳
model.coef_.ravel().tolist())为了得到相同或更近的系数如何建立初始系数，学习率，n_epoch？
浏览 4提问于2022-02-27得票数 6
PolynomialFeatures
弹出以下错误
我使用的是python的miniconda安装和scikit的版本号-学习是0.14.1。
浏览 2提问于2014-04-07得票数 4
回答已采纳
我试着用SVM分类器训练一个有大约10万个样本的数据，但我发现它非常慢，甚至两个小时后也没有反应。当数据集有大约1k个样本时，我可以立即得到结果。
浏览 3提问于2016-10-17得票数 42
回答已采纳
当我在导入tensorflow之前导入scikit-learn时，我没有任何问题。运行这段代码会产生1.7766212763101197e-12的输出。= PCA()h = mod.components_但是，如果我在导入scikit之前导入tensorflow，那么学习我的代码将不再起作用。mod.fit_transform(X)pri
浏览 2提问于2018-03-02得票数 0
2回答
我正在使用Scikit对一个非常大的数据集进行一些预测。数据非常宽，但不是很长，所以我想为数据的各个部分设置一些权重。如果我知道数据的某些部分比其他部分更重要，我应该如何告诉SCikit这一点，或者它是不是有点打破了整个机器学习方法来做一些预教学。
浏览 2提问于2014-12-12得票数 0
2回答
我使用的MLPClassifier来自scikit学习。我有大约20个特征。是否有一种获取特性重要性的scikit方法？
浏览 0提问于2019-01-28得票数 11
1回答
为了简单地解析/创建JSON，机器学习应用程序通常使用Bunch对象，例如class Bunch__setattr__(self, k, v) # https://github.com/scikit-learn
浏览 0提问于2021-08-10得票数 5
回答已采纳
我使用机器学习来训练与抑郁相关的句子。表现最好的是LinearSVC。除了LinearSVC之外，我还尝试了MultinomialNB和LogisticRegression，我选择了这三个模型中精度最高的模型。顺便说一句，我想要做的是能够提前考虑哪种模型适合，就像Scikit-learn提供的ml_map一样。我可以从哪里获得这些信息？我搜索了几篇论文，但除了SVM适合用于文本分类
浏览 0提问于2020-11-12得票数 0
1回答
当使用这两个API进行logistic回归时，它们给出了不同的系数。即使有了这个简单的例子，它也不会在系数方面产生相同的结果。我还遵循了关于同一主题的老建议，比如在sklearn中为参数C设置一个很大的值，因为它使惩罚几乎消失(或者设置penalty=“无”)。Statsmodels
res_sm = sm.Logit(y, x).fit(method="ncg", maxiter=max_ite
浏览 1提问于2020-05-25得票数 3
回答已采纳
对于二进制分类问题，我正在使用Logistic回归(在scikit中)，并且对能够解释每个个体的预测感兴趣。更准确地说，我感兴趣的是预测正类的概率，并对每个特性的重要性进行度量。使用系数(Betas)作为衡量重要程度的标准通常是个坏主意，，但我还没有找到一个好的替代方法。然后与原运行的正类概率进行比较。差异是衡量特征重要性的一种方法。
“离开一出”分类器：来评
浏览 3提问于2015-12-30得票数 7
2回答
多处理scikit学习
、、、、
我对scikit-learn的数据类型还不是很熟悉。比方说，我们在训练样本集中有100万个文件，当我们想要在几个处理器上分布Tfidfvectorizer的处理时，我们必须拆分这些样本(对于我的</e
浏览 1提问于2012-10-25得票数 10
回答已采纳
1回答
我是Python中的数据科学新手，在导入不同的库时，我可以看到它们正在以两种不同的方式使用：import sklearn 即使在sklearn中，train_test_split和StandardScaler在使用前也有不同的调用
浏览 5提问于2022-05-15得票数 0
我已经有一个成功的感知器版本在scikit-learn环境中工作，但是scikit-learn没有多层神经网络(除了一些神秘的0.18版本，我似乎在任何地方都找不到/安装它)。我认为最好先在tensorflow中尝试一些更简单的东西，了解这个包是如何工作的，以及它能做什么和不能做什么，所以我选择了最近的邻居。到目前为止一切都很好，只是我找不到一种方法将稀
浏览 1提问于2016-03-17得票数 3
如果我执行命令lin.reg.fit(X,Y)我真的不明白这和这之间的区别。scipy.stats.linregress(X,Y)有人能告诉我这里有什么区别吗？
浏览 0提问于2019-03-09得票数 4
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
