Label 跨 scikit-learn 中的多列编码

[英]Label encoding across multiple columns in scikit-learn

我正在尝试使用 scikit-learn 的LabelEncoder对字符串标签的 pandas DataFrame进行编码。 由于 dataframe 有很多（50+）列，我想避免为每列创建一个LabelEncoder object； 我宁愿只有一个大的LabelEncoder对象，它适用于我的所 ...

如何将 NumPy 数组归一化为单位向量？

[英]How to normalize a NumPy array to a unit vector?

我想将 NumPy 数组转换为单位向量。 更具体地说，我正在寻找此规范化函数的等效版本： 此函数处理向量v的范数值为 0 的情况。 sklearn或numpy是否提供了类似的功能？ ...

sklearn错误ValueError：输入包含NaN，无穷大或对于dtype（'float64'）来说太大的值

[英]sklearn error ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

我正在使用 sklearn 并且在亲和力传播方面遇到问题。 我已经建立了一个输入矩阵，但我不断收到以下错误。 我跑了 我尝试使用 删除无限值，但这也不起作用。 我可以做些什么来摆脱矩阵中的无限值，以便我可以使用亲和传播算法？ 我正在使用 anaconda 和 python 2.7.9。 ...

在 scikit-learn 中将分类器保存到磁盘

[英]Save classifier to disk in scikit-learn

如何将经过训练的朴素贝叶斯分类器保存到磁盘并使用它来预测数据？ 我有以下来自 scikit-learn 网站的示例程序： ...

在 scikit-learn 线性回归中查找 p 值（显着性）

[英]Find p-value (significance) in scikit-learn LinearRegression

如何找到每个系数的 p 值（显着性）？ ...

是否可以使用 scikit-learn K-Means 聚类指定您自己的距离 function？

[英]Is it possible to specify your own distance function using scikit-learn K-Means Clustering?

是否可以使用 scikit-learn K-Means 聚类指定您自己的距离 function？ ...

当需要一维数组时传递了列向量 y

[英]A column-vector y was passed when a 1d array was expected

我需要从sklearn.ensemble RandomForestRegressor 这段代码一直有效，直到我对数据 ( train_y ) 进行了一些预处理。 错误消息说： DataConversionWarning：在需要一维数组时传递了列向量 y。 请将 y 的形状更改为 (n_sampl ...

导入错误：没有名为 sklearn.cross_validation 的模块

[英]ImportError: No module named sklearn.cross_validation

我在 Ubuntu 14.04 中使用 python 2.7。 我使用以下命令安装了 scikit-learn、numpy 和 matplotlib： 但是当我导入这些包时： 它返回给我这个错误： 我需要做什么？ ...

python中是否有用于均方根误差（RMSE）的库函数？

[英]Is there a library function for Root mean square error (RMSE) in python?

我知道我可以像这样实现一个均方根误差函数： 如果这个 rmse 函数是在某个库中实现的，我在寻找什么，也许在 scipy 或 scikit-learn 中？ ...

ValueError：numpy.ndarray 大小已更改，可能表示二进制不兼容。 预期 88 来自 C header，从 PyObject 得到 80

[英]ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject

赏金将在 2 小时后到期。 此问题的答案有资格获得+500声望赏金。 tripleee正在寻找这个问题的更详细的答案： 我自己没有能力发布一个好的答案，但目前的答案似乎都没有包含对这个问题的根本原因的很好的分析。 我们需要一个解释问题所在以及如何找出解决方法的答案，而不是“尝试升级/降级 pac ...

如何将数据分成 3 组（训练、验证和测试）？

[英]How to split data into 3 sets (train, validation and test)?

我有一个 Pandas 数据框，我希望将它分成 3 个单独的集合。 我知道使用sklearn.cross_validation 中的sklearn.cross_validation ，可以将数据分为两组（训练和测试）。 但是，我找不到将数据分成三组的任何解决方案。 最好，我想要原始数据的索引。 我 ...

sklearn中的'transform'和'fit_transform'有什么区别

[英]what is the difference between 'transform' and 'fit_transform' in sklearn

在 sklearn-python 工具箱中，有两个函数transform和fit_transform是关于sklearn.decomposition.RandomizedPCA 。 两个函数的说明如下 但是它们之间有什么区别呢？ ...

如何从 scikit-learn 决策树中提取决策规则？

[英]How to extract the decision rules from scikit-learn decision-tree?

我可以从决策树中训练有素的树中提取底层决策规则（或“决策路径”）作为文本列表吗？ 就像是： ...

使用 sklearn 缩放的熊猫数据框列

[英]pandas dataframe columns scaling with sklearn

我有一个带有混合类型列的 Pandas 数据框，我想将 sklearn 的 min_max_scaler 应用于某些列。 理想情况下，我想就地进行这些转换，但还没有想出一种方法来做到这一点。 我编写了以下有效的代码： 我很好奇这是否是进行这种转换的首选/最有效的方法。 有没有办法可以更好地使用 ...

Scikit学习中的随机状态（伪随机数）

[英]Random state (Pseudo-random number) in Scikit learn

我想在scikit learn中实现一个机器学习算法，但是我不明白这个参数random_state是做什么的？ 我为什么要使用它？ 我也无法理解什么是伪随机数。 ...

运行时警告：numpy.dtype 大小已更改，可能表示二进制不兼容

[英]RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility

尝试加载已保存的 SVM 模型时出现此错误。 我已经尝试卸载 sklearn、NumPy 和 SciPy，再次重新安装最新版本（使用 pip）。 我仍然收到此错误。 为什么？ 更新：好的，按照这里，和 错误现在已经消失了，尽管我仍然不知道为什么它首先发生...... ...

如何将 Scikit-learn 数据集转换为 Pandas 数据集

[英]How to convert a Scikit-learn dataset to a Pandas dataset

如何将数据从 Scikit-learn Bunch object 转换为 Pandas DataFrame？ ...

sklearn.pipeline.Pipeline 究竟是什么？

[英]What is exactly sklearn.pipeline.Pipeline?

我不知道sklearn.pipeline.Pipeline是如何工作的。 文档中有一些解释。 例如，它们是什么意思： 带有最终估计器的转换管道。 为了让我的问题更清楚， steps是什么？ 它们是如何工作的？ 编辑感谢答案，我可以使我的问题更清楚： 当我调用管道并作为步骤传递两个转换器和一个估算 ...

scikit-learn 中的 class_weight 参数是如何工作的？

[英]How does the class_weight parameter in scikit-learn work?

我在理解 scikit-learn 的逻辑回归中的class_weight参数如何class_weight时遇到了很多麻烦。 情况 我想使用逻辑回归对非常不平衡的数据集进行二元分类。 这些类别被标记为 0（负）和 1（正），观察到的数据的比例约为 19:1，大多数样本具有负结果。 第一次尝试：手 ...

如何将 sklearn fit_transform 与 pandas 一起使用并返回 dataframe 而不是 numpy 数组？

[英]How to use sklearn fit_transform with pandas and return dataframe instead of numpy array?

我想将缩放（使用 sklearn.preprocessing 中的 StandardScaler()）应用于 pandas dataframe。以下代码返回 numpy 数组，因此我丢失了所有列名和索引。 这不是我想要的。 我在网上找到的“解决方案”是： 它似乎有效，但会导致弃用警告： /usr ...