scikit-learn पर टैग किए गए जवाब

मैं डेटा साइंस के लिए नौसिखिया हूं और मुझे स्किकिट-लर्न में अंतर fitऔर fit_transformतरीकों के बारे में समझ नहीं है । क्या कोई केवल यह बता सकता है कि हमें डेटा बदलने की आवश्यकता क्यों हो सकती है? प्रशिक्षण डेटा पर फिटिंग मॉडल और परीक्षण डेटा को बदलने का क्या …

110 python  scikit-learn 

मैं कुछ समय के लिए श्रेणीबद्ध डेटा वाले मॉडल का निर्माण कर रहा हूं और जब इस स्थिति में मैं मूल रूप से एक मॉडल बनाने से पहले इस डेटा को बदलने के लिए scikit-learn's LabelEncoder फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए डिफ़ॉल्ट हूं। मैं उनके बीच अंतर को समझता …

95 scikit-learn  categorical-data  feature-engineering 

मैं 595605 पंक्तियों और 5 कॉलम (फीचर्स) और टेस्ट डेटासेट वाले 397070 पंक्तियों वाले परीक्षण डेटासेट पर scikit learn (अजगर) का उपयोग करके SVR चलाने की कोशिश कर रहा हूं। डेटा को पूर्व-संसाधित और नियमित किया गया है। मैं परीक्षण के उदाहरणों को सफलतापूर्वक चलाने में सक्षम हूं, लेकिन अपने …

76 python  svm  scikit-learn 

मैं निर्णय पेड़ / यादृच्छिक वन के एक आवेदन पर कुछ समस्याएं कर रहा हूं। मैं एक समस्या को फिट करने की कोशिश कर रहा हूं जिसमें नंबर और साथ ही तार (जैसे कि देश का नाम) भी हैं। अब लाइब्रेरी, स्किकिट-लर्न केवल नंबरों को पैरामीटर के रूप में लेता …

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

मैं एक डेटा मैट्रिक्स और संबंधित लेबल वेक्टर को X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val में स्केलेर के साथ कैसे विभाजित कर सकता हूं? जहां तक ​​मुझे पता है, sklearn.cross_validation.train_test_splitकेवल दो में विभाजित करने में सक्षम है, तीन में नहीं ...

59 machine-learning  scikit-learn 

मैं बहुत अधिक सुविधाओं के साथ समस्या पर काम कर रहा हूं और मेरे मॉडल को प्रशिक्षित करने में बहुत लंबा समय लगता है। मैंने सुविधाओं को चुनने के लिए आगे के चयन एल्गोरिथ्म को लागू किया। हालाँकि, मैं सोच रहा था कि भविष्य में चयन / स्टेप वाइज रिग्रेशन …

37 feature-selection  scikit-learn 

मैं 100 न्यूमेरिक फीचर्स के साथ 50k उदाहरणों पर एक ढाल बढ़ाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। XGBClassifierमेरी मशीन पर 43 सेकंड के भीतर 500 पेड़ लगाता है, जबकि GradientBoostingClassifier1 मिनट और 2 सेकंड में केवल 10 पेड़ (!) को संभालता है :( मैंने 500 …

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 

मैं एक रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल के साथ एक मल्टीपाउट वर्गीकरण करने के लिए scikit-learn वेबसाइट पर इस उदाहरण का अनुसरण कर रहा हूं । 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, …

28 scikit-learn  random-forest  multilabel-classification 

मैं एक मानक रेखीय प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूं जो कि अजगर में सीखें। हालाँकि, मैं वेट्स को हर फीचर के लिए पॉजिटिव होने के लिए मजबूर करना चाहूंगा (निगेटिव नहीं), क्या ऐसा कोई तरीका है जिससे मैं इसे पूरा कर सकूं? मैं प्रलेखन में देख रहा था, लेकिन …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन को प्रशिक्षित करने का एक तरीका स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट डीसेंट का उपयोग करके है, जो स्किटिट-लर्न को एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है। मैं जो करना चाहूंगा, वह स्किट-लर्न का SGDClassifier लेगा और यहां लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान है । हालाँकि, मुझे कुछ मशीन सीखने की वृद्धि याद आ रही …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

मैं इसके लिए नया हूँ और यह नहीं कह सकता कि मुझे इसके पीछे सैद्धांतिक अवधारणाओं की पूरी समझ है। मैं पायथन में कई सूचियों के बीच केएल डाइवर्जेंस की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं यह प्रयास करने और करने के लिए http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html का उपयोग कर रहा …

22 python  clustering  scikit-learn 

पायथन के लिए काफी नया लेकिन कुछ वर्गीकरण डेटा के आधार पर मेरा पहला आरएफ मॉडल तैयार करना। मैंने सभी लेबल को int64 संख्यात्मक डेटा में परिवर्तित कर दिया है और एक्स और वाई में एक संख्यात्मक सरणी के रूप में लोड किया है, लेकिन जब मैं मॉडल को प्रशिक्षित …

21 python  scikit-learn  sampling 

जब मैं उपयोग करने के बारे में पढ़ रहा था StandardScaler, तो अधिकांश सिफारिशें कह रही थीं कि आपको डेटा को ट्रेन / परीक्षण में विभाजित करने StandardScaler से पहले उपयोग करना चाहिए , लेकिन जब मैं ऑनलाइन (स्केलेरन का उपयोग करके) पोस्ट किए गए कुछ कोड की जांच कर …

20 machine-learning  scikit-learn  preprocessing 

मैं sklearn (LogisticRegression) के साथ एक बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन का निर्माण कर रहा हूं। लेकिन इसके खत्म होने के बाद, मैं अपने मॉडल का एक पी-मूल्य और आत्मविश्वास अंतराल कैसे प्राप्त कर सकता हूं? यह केवल ऐसा प्रतीत होता है कि स्केलेर केवल गुणांक और अवरोधन प्रदान करता है। आपका …

19 scikit-learn  logistic-regression 

मैंने हाल ही में साथ काम करना सीखना शुरू कर दिया है sklearnऔर अभी-अभी इस अजीब परिणाम के साथ आया हूं। मैंने विभिन्न मॉडलों और अनुमान विधियों की कोशिश करने के लिए digitsउपलब्ध डेटासेट का उपयोग किया sklearn। जब मैंने डेटा पर सपोर्ट वेक्टर मशीन मॉडल का परीक्षण किया, तो …

19 svm  scikit-learn