scikit-learn पर टैग किए गए जवाब

मैं समझने की कोशिश कर रहा हूं कि XGBoost कैसे काम करता है। मैं पहले से ही समझता हूं कि पाइथन स्केलेर पर पेड़ कैसे तेजी से काम करते हैं। मेरे लिए जो स्पष्ट नहीं है वह यह है कि अगर XGBoost उसी तरह काम करता है, लेकिन तेजी से, …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

मैं एक मल्टी-लेबल क्लासिफायर बनाने की कोशिश कर रहा हूं ताकि स्कैकेट का उपयोग करके मौजूदा दस्तावेज़ों को विषय आवंटित किया जा सके मैं अपने दस्तावेजों के माध्यम से उन्हें पारित करने के प्रसंस्करण कर रहा हूँ TfidfVectorizerके माध्यम से लेबल MultiLabelBinarizerऔर एक बनाया OneVsRestClassifierएक साथ SGDClassifierअनुमानक के रूप में। …

19 scikit-learn  multi-class  multilabel 

मैं परिक्षित के साथ यादृच्छिक जंगलों के साथ प्रयोग कर रहा हूं और मुझे अपने प्रशिक्षण सेट के शानदार परिणाम मिल रहे हैं, लेकिन मेरे परीक्षण के परिणाम अपेक्षाकृत खराब हैं ... यहां समस्या (पोकर से प्रेरित) है जिसे मैं हल करने की कोशिश कर रहा हूं: खिलाड़ी ए के …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन को प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के लिए पायथन के स्किटिट-लर्न का उपयोग कर रहा हूं। scikit-learn स्वतंत्र चर के प्रतिगमन गुणांक को लौटाता है, लेकिन यह गुणांक के मानक त्रुटियों को प्रदान नहीं करता है। मुझे प्रत्येक गुणांक के लिए एक वाल्ड सांख्यिकीय की गणना …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । इस प्रकार, मैंने सहसंबंध तालिकाओं को देखकर …

18 python  multicollinearity  scikit-learn 

मैंने इस सूची को यहाँ देखा और विश्वास नहीं कर सकता था कि कम से कम वर्गों को हल करने के बहुत सारे तरीके थे। "सामान्य समीकरण" पर विकिपीडिया एक काफी सीधे आगे रास्ता लग रहा α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar …

17 regression  least-squares  scikit-learn 

मैंने नेस्टेड क्रॉस सत्यापन के लिए निम्नलिखित पोस्ट पढ़ी हैं और अभी भी 100% सुनिश्चित नहीं हूं कि मुझे नेस्टेड क्रॉस सत्यापन के साथ मॉडल चयन के साथ क्या करना है: मॉडल चयन के लिए नेस्टेड क्रॉस सत्यापन मॉडल चयन और क्रॉस-सत्यापन: सही तरीका मेरी उलझन को समझाने के लिए, …

17 cross-validation  scikit-learn  hyperparameter 

मैं 8 वर्गों के डेटा के साथ एक मल्टी-क्लास LDA क्लासिफायरियर का प्रशिक्षण दे रहा हूं । प्रशिक्षण प्रदर्शन करते समय, मुझे एक चेतावनी मिलती है: " चर के संपर्क में हैं " मुझे 90% से अधिक प्रशिक्षण सटीकता प्राप्त हो रही है । मैं उपयोग कर रहा हूँ scikits …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

एक सामान्य प्रश्न से अधिक। मैं भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग के लिए एक rbf SVM चला रहा हूं। मुझे लगता है कि मेरे वर्तमान कार्यक्रम को निश्चित रूप से थोड़ी गति की आवश्यकता है। मैं ग्रिड खोज + क्रॉस सत्यापन के लिए मोटे के साथ सीखता हूं। प्रत्येक एसवीएम रन में …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

Scikit में CalibratedClassifierCV है , जो हमें एक विशेष X, y जोड़ी पर हमारे मॉडल को कैलिब्रेट करने की अनुमति देता है। यह भी स्पष्ट रूप से बताता है किdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. यदि उन्हें निराश होना चाहिए, तो क्या क्लासिफायर को …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

मेरे पास अलग-अलग पुस्तकालयों से दो अलग-अलग तरीकों के बारे में सवाल है जो एक ही काम कर रहे हैं। मैं रैखिक प्रतिगमन मॉडल बनाने की कोशिश कर रहा हूं। यहां वह कोड है जो मैं ओएलएस के साथ स्टैटमोडेल लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं: X_train, X_test, y_train, y_test …

16 regression  python  scikit-learn  statsmodels 

क्या F-regressionव्यक्तिगत रूप से लेबल के साथ सहसंबंधी विशेषताओं का उपयोग करके सुविधाओं की तुलना करना और मान का अवलोकन करना है ?R2R2R^2 मैंने अक्सर देखा है कि मेरे सहकर्मी F regressionअपनी मशीन लर्निंग पाइपलाइन में फ़ीचर चयन के लिए उपयोग करते हैं sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` कुछ कृपया मुझे बताएं - …

16 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test 

मैं scikits- सीखने में रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। समस्या यह है कि मुझे वास्तव में उच्च परीक्षण त्रुटि मिल रही है: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. यह मेरा डेटा कैसा दिखता है: (नीला: वास्तविक डेटा, हरा: अनुमानित): मैं प्रशिक्षण के लिए 90% …

15 regression  random-forest  scikit-learn 

मैं आर में पैकेज sklearnका उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन लाइब्रेरी से परिणामों की नकल करने की कोशिश कर रहा हूं glmnet। से sklearnरसद प्रतिगमन प्रलेखन , यह l2 दंड के अंतर्गत लागत समारोह को कम करने के प्रयास कर रहा है minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiडब्ल्यू + सी ) ) + 1)minw,c12wटीw+सीΣमैं=1एनलॉग⁡(exp⁡(-yमैं(एक्समैंटीw+सी))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

वस्तुतः किसी भी डेटाबेस को हम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके भविष्यवाणियां करना चाहते हैं, कुछ विशेषताओं के लिए लापता मान पाएंगे। इस समस्या को संबोधित करने के लिए कई दृष्टिकोण हैं, जो उन विशेषताओं को छोड़ देते हैं जब तक कि वे गायब नहीं होते हैं जब तक …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation