上面的数据是从reuters数据集中取得7303个训练集,用sklearn对其取tfidf特征,得到的结果都是0,这是怎么回事? 当我从这些数据中取一部分时,对于这些少部分数据能够得到正确的tfidf结果。
2017-06-28 回答次数:1 访问次数:422
问题一: 现在我有40多万条的数据,需要对该数据使用某种机器学习分类算法建立模型,遇到的问题是因为数据过于庞大不能一次性的进行数据的读取,所以想问一下该如何处理数据? 问题二: 关于sklearn交叉验证有个...
2017-06-28 回答次数:3 访问次数:505
RT。 正在使用 sklearn。tf 的一套 API 建立了一个 conv model,但是 Regressor (sklearn 自带的 learn.Estimator 和 learn.TensorFlowEstimator)不能输出多维度 tensor 的 regression。 e.g.: {代码...} 第一...
2017-04-17 回答次数:0 访问次数:127
具体地,拿sklearn的GBDT的来说如果数据全部是离散型的,能直接训练吗?如果数据中有连续的,也能直接训练吗?
2017-05-18 回答次数:1 访问次数:422
例如我有一个标签列形如: [A,A,A,B,B,C,C,C,C]转化为: [0,0,0,1,1,2,2,2,2] pandas和scikit-learn中有简单的实现吗? 另外大家在学习一个新的包时是怎样根据问题找到文档的具体位置的?有啥经验可以交流下吗?...
2017-04-18 回答次数:4 访问次数:1183
本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要整理了随机森林模型的相关问题,包括了集成模型简介、随机森林模型基本原理、使用sklearn实现随机森林模型等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
2022-07-01 评论:0 访问次数:2841
这个函数需要引用sklearn包:import sklearnfrom sklearn.learning_curve import learning_curve。函数的作用为:对于不同大小的训练集,确定交叉验证训练和测试的分数。
2019-06-29 评论:0 访问次数:2754
导入必要通用模块import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport numpy as npimport copyimport reimport math一机器学习通用框架:以knn为例#利用邻近点方式训练数据不太适用于高维数据from sklearn.model_selection import train_test_split#将数据分为测试集和训练集from sklearn.neighbors i
2021-02-04 评论:1 访问次数:1822
导入必要通用模块import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport numpy as npimport copyimport reimport math一机器学习通用框架:以knn为例#利用邻近点方式训练数据不太适用于高维数据from sklearn.model_selection import train_test_split#将数据分为测试集和训练集from sklearn.neighbors i
2021-01-22 评论:0 访问次数:1250
1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的(也可能是众所周知的)替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV,它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如,对于随机森林分类器,可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV 会提供每个超参数的所有可能值,并查看所有组合。Optuna会在定义的搜索空间中使用自己尝试的历史来确定接下来要尝试的值。
2023-04-12 评论:0 访问次数:1056