Pertanyaan yang diberi tag «scikit-learn»

Saya pemula dalam ilmu data dan saya tidak mengerti perbedaan antara fitdan fit_transformmetode dalam scikit-belajar. Adakah yang bisa menjelaskan mengapa kita perlu mengubah data? Apa artinya mencocokkan model pada data pelatihan dan mentransformasikannya untuk menguji data? Apakah itu berarti misalnya mengubah variabel kategori menjadi angka dalam kereta dan mengubah set …

110 python  scikit-learn 

Saya telah membangun model dengan data kategorikal untuk sementara waktu sekarang dan ketika dalam situasi ini pada dasarnya saya menggunakan fungsi LabelEncoder scikit-learn untuk mengubah data ini sebelum membangun model. Saya mengerti perbedaan di antara OHE, LabelEncoderdan DictVectorizordalam hal apa yang mereka lakukan terhadap data, tetapi yang tidak jelas bagi …

97 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

Saya mencoba menjalankan SVR menggunakan scikit belajar (python) pada dataset pelatihan yang memiliki 595605 baris dan 5 kolom (fitur) dan dataset uji memiliki 397070 baris. Data telah pra-diproses dan diatur. Saya berhasil menjalankan contoh pengujian tetapi saat mengeksekusi menggunakan dataset saya dan membiarkannya berjalan selama lebih dari satu jam, saya …

76 python  svm  scikit-learn 

Saya melakukan beberapa masalah pada aplikasi pohon keputusan / hutan acak. Saya mencoba menyesuaikan masalah yang memiliki angka dan juga string (seperti nama negara) sebagai fitur. Sekarang perpustakaan, scikit-learn hanya mengambil angka sebagai parameter, tapi saya ingin menyuntikkan string dan mereka membawa banyak pengetahuan. Bagaimana saya menangani skenario seperti itu? …

64 machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees 

Bagaimana saya bisa membagi secara acak sebuah matriks data dan vektor label yang sesuai menjadi X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val dengan Sklearn? Sejauh yang saya tahu, sklearn.cross_validation.train_test_splithanya mampu membelah menjadi dua, bukan dalam tiga ...

59 machine-learning  scikit-learn 

Saya sedang mengerjakan masalah dengan terlalu banyak fitur dan melatih model saya terlalu lama. Saya menerapkan algoritma pemilihan maju untuk memilih fitur. Namun, saya bertanya-tanya apakah scikit-belajar memiliki algoritma seleksi / stepwise regresi maju?

37 feature-selection  scikit-learn 

Saya mencoba untuk melatih model peningkatan gradien lebih dari 50k contoh dengan 100 fitur numerik. XGBClassifiermenangani 500 pohon dalam waktu 43 detik pada mesin saya, sementara GradientBoostingClassifierhanya menangani 10 pohon (!) dalam 1 menit dan 2 detik :( Saya tidak repot-repot mencoba menumbuhkan 500 pohon karena akan memakan waktu berjam-jam. …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Saya mengikuti contoh ini di situs scikit-learn untuk melakukan klasifikasi multioutput dengan model Random Forest. from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.utils import shuffle import numpy as np X, y1 = make_classification(n_samples=5, n_features=5, n_informative=2, n_classes=2, random_state=1) y2 = shuffle(y1, random_state=1) Y = np.vstack((y1, …

28 scikit-learn  random-forest  multilabel-classification 

Saya menggunakan regresi linier standar menggunakan scikit-learn in python. Namun, saya ingin memaksa bobot semua positif untuk setiap fitur (bukan negatif), apakah ada cara saya bisa mencapai itu? Saya mencari di dokumentasi tetapi tidak dapat menemukan cara untuk mencapai itu. Saya mengerti saya mungkin tidak mendapatkan solusi terbaik, tetapi saya …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

Cara untuk melatih Regresi Logistik adalah dengan menggunakan keturunan gradien stokastik, yang scikit-belajar menawarkan antarmuka. Apa yang ingin saya lakukan adalah mengambil scikit-belajar ini SGDClassifier dan memilikinya skor yang sama sebagai Regresi Logistik di sini . Namun, saya harus kehilangan beberapa peningkatan pembelajaran mesin, karena skor saya tidak setara. Ini …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Saya agak baru dalam hal ini dan tidak bisa mengatakan saya memiliki pemahaman yang lengkap tentang konsep-konsep teoritis di balik ini. Saya mencoba untuk menghitung KL Divergence antara beberapa daftar poin dengan Python. Saya menggunakan http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html untuk mencoba dan melakukan ini. Masalah yang saya hadapi adalah bahwa nilai yang dikembalikan …

22 python  clustering  scikit-learn 

Cukup baru untuk Python tetapi membangun model RF pertama saya berdasarkan pada beberapa data klasifikasi. Saya telah mengkonversi semua label menjadi data numerik int64 dan dimuat ke X dan Y sebagai array numpy, tapi saya memukul kesalahan ketika saya mencoba untuk melatih model. Berikut ini tampilan array saya: >>> X …

21 python  scikit-learn  sampling 

Saya membaca dokumentasi resmi scikit-belajar belajar setelah membaca buku tentang ML dan menemukan hal-hal berikut: Dalam Dokumentasi itu diberikan tentang sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()sedangkan dalam buku itu diberikan tentang sklearn.preprocessing.LabelEncoder(), ketika saya memeriksa fungsionalitasnya itu tampak sama bagi saya. Bisakah Seseorang tolong beri tahu saya perbedaan antara keduanya?

21 machine-learning  python  scikit-learn  preprocessing  encoding 

Ketika saya membaca tentang menggunakan StandardScaler, sebagian besar rekomendasi mengatakan bahwa Anda harus menggunakan StandardScaler sebelum membagi data menjadi kereta / tes, tetapi ketika saya memeriksa beberapa kode yang diposting online (menggunakan sklearn) ada dua kegunaan utama. 1- Menggunakan StandardScalerpada semua data. Misalnya from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

Saya sedang membangun regresi logistik multinomial dengan sklearn (LogisticRegression). Tetapi setelah selesai, bagaimana saya bisa mendapatkan nilai p dan interval percaya diri dari model saya? Hanya tampak bahwa sklearn hanya menyediakan koefisien dan intersepsi. Terima kasih banyak.

19 scikit-learn  logistic-regression