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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जॉबलिब बनाम अचार के विभिन्न उपयोग के मामले क्या हैं?
बैकग्राउंड: मैं सिर्फ स्किकिट-लर्न के साथ शुरू कर रहा हूं, और जॉबलिब, अचार के बारे में पेज के निचले भाग में पढ़ा जा सकता है । यह जॉबलिब के अचार के प्रतिस्थापन (joblib.dump & joblib.load) का उपयोग करने के लिए अधिक दिलचस्प हो सकता है, जो बड़े डेटा पर अधिक …
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लेबल के साथ स्केलेरन प्लॉट भ्रम की स्थिति
मैं क्लासिफ़ायर के प्रदर्शन की कल्पना करने के लिए एक भ्रम मैट्रिक्स की साजिश करना चाहता हूं, लेकिन यह केवल लेबल की संख्या दिखाता है, न कि लेबल: from sklearn.metrics import confusion_matrix import pylab as pl y_test=['business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', …
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कई श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए scikit-learn का उपयोग करें
मैं एक या अधिक श्रेणियों में पाठ के टुकड़ों को वर्गीकृत करने के लिए scikit-learn के पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों में से एक का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। सभी एल्गोरिदम की भविष्यवाणी का कार्य मैंने केवल एक मैच की वापसी की कोशिश की। उदाहरण के लिए मेरे पास …
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कई श्रेणीगत कॉलमों को परिवर्तित करें
मेरे डेटासेट में मेरे पास दो श्रेणीबद्ध कॉलम हैं, जिन्हें मैं संक्षिप्त करना चाहूंगा। दोनों स्तंभों में दोनों देश हैं, कुछ ओवरलैप (दोनों कॉलम में दिखाई देते हैं)। मैं उसी देश के लिए कॉलम 1 और कॉलम 2 में समान संख्या देना चाहूंगा। मेरा डेटा कुछ इस तरह दिखता है: …
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आउटलाइयर खोजने के लिए आइसोलेशनफोरेस्ट के साथ ग्रिडसर्च सीवी का उपयोग करना
मैं IsolationForestआउटलेयर खोजने के लिए उपयोग करना चाहता हूं । मैं मॉडल के लिए सबसे अच्छे पैरामीटर खोजना चाहता हूं GridSearchCV। समस्या यह है कि मुझे हमेशा एक ही त्रुटि मिलती है: TypeError: If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method. The estimator IsolationForest(behaviour='old', bootstrap=False, …
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