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从 sklearn 管道中提取特征重要性以及列名

[英]Extracting feature importances along with column names from sklearn pipeline

我有一个包含两个步骤的 sklearn 管道（一个带有 One hot 编码器的 columntransformer 预处理器和一个 randomforestregressor 估计器）。 我想在一次热编码后获取编码列的特征名称。 我的管道看起来像这样。 categorical_preproces ...

使用 OneHotEncoder 在管道中使用分类数据时出错

[英]Error using categorical data in Pipeline with OneHotEncoder

我想建立一个管道来预测“SibSp_category”、“Parch_category”、“Embarked”这三个特征的“生存”。 在预处理步骤中，我使用 (1) OrdinalEncoder 将字符串转换为整数，这应该是 (2) SimpleImputer 使用最频繁的值估算的。 (3) 从估 ...

ModuleNotFoundError：没有名为“sklearn.decomposition.pca”的模块

[英]ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.decomposition.pca'

我使用的 model 是使用 scikit-learn==0.18 实现的，我尝试安装它但失败了，所以我安装了 scikit-learn==1.2.1。 但是，这个错误保持对我来说出现了，我不知道如何解决它。 此外，model 使用了 cPickle，它已被删除，所以我将其修复为“import pi ...

Python sklearn Lasso 中的验证但不是交叉验证

[英]Validation but not cross validation in Python sklearn Lasso

我需要使用sklearn 。 我得到了一对专门设计的训练和验证数据集。 目标是让算法自动生成一个alpha序列（L1 惩罚强度），并且对于每个alpha ，用训练数据拟合 model，然后在验证数据上评估 model。 最后，select model 在验证数据上表现最好。 如何以最有效的方式实现上 ...

如果数据集中未包含所有类，如何使用 sklearn 显示混淆矩阵？

[英]How to show confusion matrix with sklearn if all classes aren't included in dataset?

我正在尝试使用 sklearn 对 plot 混淆矩阵进行 model 和我在 pytorch 几何中创建的数据集。 我的真实值和预测值如下所示： 但是，我正在测试的数据集不包含我的 model 可以预测的所有标签。 因此，例如，如果我有 30 个类，我可能不会在预测标签或真实标签中看到 clas ...

导入错误：无法从“numpy”导入名称“int”

[英]ImportError: cannot import name 'int' from 'numpy'

我正在尝试通过编写类似from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler的代码来导入sklearn库，但它一直显示相同的错误。 我尝试卸载并重新安装但没有任何变化。 命令提示符也给出同样的错误。 最近我安装了一些 python 库，但这并没有影响我的环境。 ...

sklearn.metrics r2_score 负数

[英]sklearn.metrics r2_score negative

我无法理解r2_score中的 r2_score，它似乎返回无意义的值。 我遵循了 stackoverflow 提出的所有“类似问题”（其中一些避免了错误的参数序列，这就是为什么我在下面包含两个命令），但我仍然迷路了： 回报 绘制 Excel 中的数据和预测值表明linear_model返回值有意义 ...

使用sklearn强制质心初始化为k-means数组

[英]Force centroid initialization to array in k-means with sklearn

我正在从事一个异常检测项目，为此我有包含图像特征的嵌入（对抗性自动编码器模型）。 现在我想用 PCA 和 k-means 解释这些嵌入。 我需要在图像中找到特定的特征嵌入，使我能够区分两个图像数据集。 对于scikit-learn ，k-means 非常简单，但质心初始化几乎总是随机完成的。 我已经 ...

知道如何处理 mglearn 导入错误吗？

[英]Any idea how to deal with mglearn import error?

我是一名新的数据科学训练营学生。 最近买了一本书《Introduction to Machine Learning with Pyhton》。 然而，这本书大量使用了 mglearn 库。 当我想导入库时出现错误。 （您可以从下面看到。）我无法演示书中提供的示例。 有什么办法可以解决这个问题吗？ ...

使用规则重新缩放数据

[英]Rescale data with rules

我想用一定的规则重新缩放数据。 我的数据范围为 -finite 到 +finite。 我想使用以下规则重新缩放： 对于 -finite 到 0：重新调整为 -1 到 0 对于 0 到有限：重新调整为 0 到 1 现在，我的数据显示错误的重新缩放... 回报 请注意正分数 ("3") 是如何按比例调整 ...

多项式特征错误：X 有 10 个特征，但 PolynomialFeatures 需要 9 个特征作为输入

[英]Polynomial Features Error: X has 10 features, but PolynomialFeatures is expecting 9 features as input

今天我正在使用 sklearn 中的 PolinomialFeatures 对 dataframe 进行建模，但我一直遇到这个错误： ValueError: X has 10 features, but PolynomialFeatures is expecting 9 features as in ...

GridSearchCV 实例尚未安装。 在使用此估算器之前，使用适当的 arguments 调用“适合”

[英]GridSearchCV instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator

我正在 coursera 上一门课程，需要提交最后的作业才能通过。 但是，我无法完成它。 我在代码的第 16 行遇到了NotFittedError 。 有人可以帮我找出这段代码有什么问题吗？ 我得到的错误是（ https://i.stack.imgur.com/jEInr.png ） ...

访问scikit learn的SVC object中的`b`参数

[英]Access the `b` parametr in the SVC object of scikit learn

根据SVC 的 scikit learn 数学 model有一个参数b （模型的常数值）： 然而，在SVC class 文档中，我看不到如何访问它的值。 有没有办法访问它？ 真的用了吗？ 请问是需要手动给数据加一列1还是model内置了。 ...

scikit-learn RandomForestClassifier 列出估计树的所有变量？

[英]scikit-learn RandomForestClassifier list all variables of an estimator tree?

我训练一个RandomForestClassifier作为 其中X和y是一些特征向量和标签。 完成拟合后，我可以列出森林中每个估计器生长的所有树木的深度，如下所示： 现在我想找出所有其他公共变量（除了max_depth ）一个estimator stores 中的tree_ 。 所以我尝试了： 但 ...

为什么来自 cross_val_score 的 ROC_AUC 比手动使用带有 metrics.roc_auc_score 的 StratfiedKFold 用于 XGB 分类器高得多？

[英]Why is the ROC_AUC from cross_val_score so much higher than manually using a StratfiedKFold with metrics.roc_auc_score for an XGB classifier?

方法 1 - StratifiedKFold 交叉验证 方法 2 CrossValScore 我可能误解了 cross_val_score 的功能，但根据我的理解，它创建了 K 倍的训练和测试数据。 然后它在 K-1 折上训练 model，并在 1 折上重复测试。 它的准确度应该与使用 Strat ...


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