标签[scikit-learn]
scikit-learn是一个用于Python的机器学习库，它提供了简单有效的数据分析和数据挖掘工具，重点是机器学习。 每个人都可以使用它，并且可以在各种情况下重复使用。 它基于NumPy和SciPy。 该项目是开源的，可商业使用（BSD许可证）。
23,309个问题
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无法从数据帧切片运行预测，卡住了应该是2d的1d数组
我有一个训练有素的模型，它训练的数据框每天都会更新，其中包含所有功能的新样本。 我已经尝试将包含该样本的切片保存到要预测的变量中，但出现错误： 代码： 这是实际的切片： 使用 x.reshape(1, -1) 进行整形会返回相同的一维数组的相同错误。 如何确保二维数组到达模型？
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计算混淆矩阵时，输入变量的样本数不一致时出现错误
我再次收到此错误：ValueError：在计算混淆矩阵时发现样本数量不一致的输入变量：[16979, 271664]。 在我之前的帖子中，我在创建 CNN 模型时询问，并解决了我的问题，使用相同的代码为具有相同数据集的预训练模型计算混淆矩阵，并再次出现此错误。 我不知道我为什么要拥有它，如果有人可以
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使用python逻辑执行sklearnfit方法的步骤是什么？
X 是 X和y对应一个dataframe的某些列的值，我想要实现的是手动创建fit方法，即使用X作为训练数据，y作为目标值来拟合模型（不允许使用sklearn .fit() 指令直接）。
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来自sklearn的支持向量回归给出了平坦的预测
我正在对这个数据集进行支持向量回归，我认为我启动的 SVR 可能与我调用变量或使用内核的方式有关。 MWE 的代码很长，所以我对它进行了大量评论并突出显示了相关部分 当我绘制transformed_area的预测值与实际值时，我得到了这些图，即所有X数据的预测值都是恒定的。 我正在使用实例化模型/
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如何生成分类器的集合？
我想为 GaussianNB、线性 SVC、MLPClassifier 和 DecisionTreeClassifier 构建一个包含 100 个分类器的集合，存储为一个列表。 然后我想测量每个分类器的单个弱学习器的性能。 首先，我定义了分类器的 10 倍评估。 然后，我构建了一个弱学习器来分析每个
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x数据缩放下的KernelRidge参数
我正在使用来自 sklearn 的 KernelRidge： 对于 alpha=1 和 gamma=1e4 的问题，我获得了满意的结果。 我想用标准缩放器重新缩放 x 数据。 为简单起见，假设 x 数据已经居中，则 x_scaled = x * b。 应该如何修改参数 alpha 和 gamma 以
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Python与Matlab中的FastICA性能
我正在尝试从 Python 中的 Matlab 移植以下 ICA 实现。 根据我的理解，它使用带有双曲余弦作为对比函数的紧缩正交化。 通过 sklearn使用FastICA 可以获得令人满意的结果，但是与 Matlab 相比，执行时间极慢。 作为比较，以下示例数据的执行时间如下： Python
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k-Means聚类顺序
我遵循了 Python 的 k-Means 教程： https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.11-k-means.html 但我的问题更普遍的是关于 sklearn 和 openCV 中包含的 Python 的 k-Means
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如何转换自定义向量化器以预测分类？
就我google了，我没有找到类似的问题，或者我用不好的关键字搜索了它。 我想做一个特征提取的变体。 矢量化为简单的词袋 向量化词袋，结合附加功能因此，对于第一种方法，我使用此代码拟合转换数据集（这是我的功能的一部分。df 是数据帧，vect 是 TFIDF/countvectorizer） 因此
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导出sklearn和/或xgboost模型对象以在excel或vba中使用？
我目前已经使用 sklearn 和 xgboost（使用相同的数据）训练和测试了几个监督模型。 xgboost 模型的性能略好于 sklearn 的 LassoCV。 我正在尝试找到一种导出模型对象的方法，以便非技术人员可以在 Excel 和/或 VBA 中与它进行交互。 具体来说，非技术人员需要
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无法安装scikit-survival
我无法在 ec2 中安装 scikit-survival。 有人可以指导我。 下面是requirements.txt astor==0.8.1 autograd==1.3 autograd-gamma==0.5.0 boto3==1.18.10 botocore==1.21.10 cycler==0
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skleanSVM/SVC总是为任何给定的输入预测相同的类
我正在尝试使用语音数据训练 SVM，此处使用 RAVDESS 数据集，您可以在此处找到： https ://www.kaggle.com/uwrfkaggler/ravdess-emotional-speech-audio 这个数据集有 24 个目录，但我只使用了前 20 个目录。 首先，我正在导航
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在pyenv中找到正确版本的python/sklearn以使用机器学习模型
我在 Kaggle 上腌制了一个模型并尝试下载它以在本地运行。 使用诗歌和 pyenv 我运行以下命令来创建一个项目： 但收到以下错误。 如果我只是使用 sklearn 并用诗歌安装它，我在 VS Code 中执行我的代码时会收到此错误。 这是我试图运行的代码。 我正在尝试根据我在 Kaggle
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SKLearnLinearRegression预测结果是否取决于列顺序？
似乎SKLearn LinearRegression预测结果取决于X_train （和X_test ）的列顺序，尽管在我的理解 OLS 线性回归解决方案应该独立于它： 结果是： 系数也不同（值也不同，而不仅仅是按顺序）。 我在这里做错了什么？
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手写线性回归不会过拟合，即使它应该
我正在手写一个带有梯度下降算法的线性回归，但是我的模型显示出惊人的好结果，即使它应该过拟合。 我找不到它不过度拟合的原因，来自 sklearn 的标准线性回归正是这样做的，而且，稍后，在我正在做的练习中，由于这个过度拟合问题，您应该使用 L2 正则化。 我的函数计算梯度（MSE）： 我的梯度下降函数
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为什么np.hypot和np.subtract.outer非常快？
我有两组大的 2D 点，我需要计算一个距离矩阵。 我需要它在 python 中运行得很快，所以很明显我使用了 numpy。 我最近了解了 numpy 广播并使用了它，而不是在 python 中循环，numpy 将在 C 中进行。 我真的认为广播就是我所需要的，直到我看到其他方法比普通广播更好，我有两
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我尝试在Jupyter笔记本中将Pandas作为pd导入并得到“AttributeError:module'numpy'hasnoattribute'ndarray'”
----> 1 import pandas as pd 中的AttributeError Traceback（最近一次调用） ~\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas_ init _.py in 20 21 # numpy compat --->
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使用sklearn在MNIST数据集上进行手写数字识别
我想使用 sklearn 在 MNIST 数据集上构建手写数字识别，并且我想为特征（x）和标签（y）洗牌我的训练集。 但它显示了一个 KeyError。 让我知道什么是正确的方法。