scikit-learn पर टैग किए गए जवाब

scikit-learn पायथन के लिए एक मशीन-लर्निंग लाइब्रेरी है जो मशीन सीखने पर ध्यान देने के साथ डेटा विश्लेषण और डेटा खनन के लिए सरल और कुशल उपकरण प्रदान करता है। यह सभी के लिए सुलभ है और विभिन्न संदर्भों में पुन: प्रयोज्य है। इसे NumPy और SciPy पर बनाया गया है। परियोजना खुला स्रोत और व्यावसायिक रूप से उपयोग करने योग्य (बीएसडी लाइसेंस) है।

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जब एक 1d सरणी की उम्मीद की गई थी तो एक कॉलम-वेक्टर वाई पारित किया गया था
मैं फिट करने के लिए की जरूरत RandomForestRegressorसे sklearn.ensemble। forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) इस कोड ने हमेशा तब तक काम किया जब तक कि मैंने डेटा के कुछ प्रीप्रोसेसिंग ( train_y) नहीं कर दिया। त्रुटि संदेश कहता है: DataConversionWarning: एक कॉलम-वेक्टर y तब पारित …
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अजगर - वास्तव में sklearn.pipeline.Pipeline क्या है?
मैं यह पता नहीं लगा सकता कि sklearn.pipeline.Pipelineवास्तव में कैसे काम करता है। डॉक में कुछ स्पष्टीकरण हैं । उदाहरण के लिए उनका क्या मतलब है: अंतिम अनुमानक के साथ रूपांतरों की पाइपलाइन। मेरे प्रश्न को स्पष्ट करने के लिए, क्या हैं steps? वो कैसे काम करते है? संपादित करें …
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Sklearn से आयात करने में आयात: नाम check_build आयात नहीं कर सकता
स्केलेन से आयात करने का प्रयास करते समय मुझे निम्न त्रुटि मिल रही है: >>> from sklearn import svm Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> from sklearn import svm File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module> from . import check_build ImportError: cannot import name check_build मैं …
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शिकवा-सीखें में क्लास_वेट पैरामीटर कैसे काम करता है?
मुझे यह समझने में बहुत परेशानी हो रही है कि class_weightscitit-learn के लॉजिस्टिक रिग्रेशन में पैरामीटर कैसे संचालित होता है। स्थिति मैं बहुत असंतुलित डेटा सेट पर द्विआधारी वर्गीकरण करने के लिए लॉजिस्टिक प्रतिगमन का उपयोग करना चाहता हूं। वर्गों को 0 (ऋणात्मक) और 1 (पॉजिटिव) लेबल किया जाता है …
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Sklearn में 'ट्रांसफॉर्म' और 'फिट_ट्रांसफॉर्म' के बीच क्या अंतर है
Sklearn-python टूलबॉक्स में, दो कार्य transformऔर fit_transformहैं sklearn.decomposition.RandomizedPCA। दो कार्यों का वर्णन इस प्रकार है लेकिन उनमें क्या अंतर है?
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पंडों डेटा फ़्रेम के साथ एक ओएलएस प्रतिगमन चलाएँ
मेरे पास एक pandasडेटा फ्रेम है और मैं कॉलम बी और सी के मूल्यों से कॉलम ए के मूल्यों की भविष्यवाणी करने में सक्षम होना चाहूंगा। यहां एक खिलौना उदाहरण दिया गया है: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, …
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शिकिट के साथ मल्टीस्कल्स मामले के लिए सटीक, रिकॉल, सटीकता और एफ 1-स्कोर की गणना कैसे करें?
मैं एक भावना विश्लेषण समस्या में काम कर रहा हूँ डेटा इस तरह दिखता है: label instances 5 1190 4 838 3 239 1 204 2 127 इसलिए मेरा डेटा असंतुलित है क्योंकि 1190 instancesके साथ लेबल लगाए गए हैं 5। वर्गीकरण के लिए scikit के SVC का उपयोग कर …
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पंडित डेटासेट के लिए स्किकिट-लर्निंग डेटासेट कैसे कन्वर्ट करें?
मैं डेटा को Scikit-learn Bunch ऑब्जेक्ट से Pandas DataFrame में कैसे परिवर्तित करूं? from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd data = load_iris() print(type(data)) data1 = pd. # Is there a Pandas method to accomplish this?
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कैसे nltk के संस्करण की जाँच करने के लिए, scikit स्थापित सीखा?
शेल स्क्रिप्ट में मैं जाँच कर रहा हूँ कि यह पैकेज संस्थापित हैं या नहीं, यदि नहीं तो संस्थापित करें। तो शेल स्क्रिप्ट के साथ: import nltk echo nltk.__version__ लेकिन यह importलाइन में शेल स्क्रिप्ट को रोकता है लिनक्स टर्मिनल में इस तरीके से देखने की कोशिश की: which nltk …
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स्केलेरन: लीनियररेजेशन.फिट () कहते समय नमूनों की असंगत संख्या के साथ सरणियाँ मिलीं।
बस एक सरल रैखिक प्रतिगमन करने की कोशिश कर रहा हूँ, लेकिन मैं इस त्रुटि से चकित हूँ: regr = LinearRegression() regr.fit(df2.iloc[1:1000, 5].values, df2.iloc[1:1000, 2].values) जो पैदा करता है: ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [ 1 999] इन चयनों में समान आयाम होने चाहिए, और उन्हें सुन्न …
102 scikit-learn 
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"ट्रेन_टैस्ट_प्लिट" विधि से पैरामीटर "स्तरीकृत" (डरावना सीखें)
मैं train_test_splitपैकेज स्किकिट लर्न से उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं , लेकिन मुझे पैरामीटर के साथ परेशानी हो रही है stratify। इसके बाद कोड है: from sklearn import cross_validation, datasets X = iris.data[:,:2] y = iris.target cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y) हालाँकि, मुझे निम्न समस्या हो रही है: raise TypeError("Invalid parameters passed: …
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स्कारिट-सीख में स्तरीकृत ट्रेन / टेस्ट-विभाजन
मुझे अपना डेटा एक प्रशिक्षण सेट (75%) और परीक्षण सेट (25%) में विभाजित करना होगा। मैं वर्तमान में नीचे दिए गए कोड के साथ ऐसा करता हूं: X, Xt, userInfo, userInfo_train = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, userInfo) हालाँकि, मैं अपने प्रशिक्षण डेटासेट को स्तरीकृत करना चाहूँगा। मैं उसको कैसे करू? मैं StratifiedKFoldविधि में …
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रैंडमफॉरस्टेस्ट क्लासीफायर बनाम एक्स्ट्राट्रीक्लासिफायर इन स्किकिट सीखें
क्या कोई रैंडमफॉरस्टेस्ट क्लासीफायर और एक्स्ट्राट्रीक्लास क्लासिफायर के बीच अंतर को स्पष्ट कर सकता है। मैंने पेपर पढ़ने में अच्छा समय बिताया है: पी। ज्यूरेट्स, डी। अर्न्स्ट, और एल। वेन्केल, "अत्यधिक यादृच्छिक पेड़", मशीन लर्निंग, 63 (1), 3-42, 2006 ऐसा लगता है कि ये ईटी के लिए अंतर हैं: 1) …
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Get_dummies (पंडों) और OneHotEncoder (Scikit-learn) के बीच पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं?
मैं मशीन-लर्निंग क्लासिफायर के लिए श्रेणीबद्ध चर को संख्यात्मक में बदलने के लिए अलग-अलग तरीके सीख रहा हूं। मैं pd.get_dummiesविधि के पार आया sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()और मैं यह देखना चाहता था कि प्रदर्शन और उपयोग के मामले में वे कैसे भिन्न हैं। मैं कैसे उपयोग करने के लिए पर एक ट्यूटोरियल पाया …
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