scikit-learn पर टैग किए गए जवाब

मॉडल मूल्यांकन के लिए बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करते समय, मैंने हमेशा सोचा कि आउट-ऑफ-बैग नमूने सीधे परीक्षण सेट के रूप में उपयोग किए जाते थे। हालाँकि, ऐसा प्रतीत नहीं होता है कि हटाए गए डरावने-सीखने केBootstrap दृष्टिकोण के लिए मामला है , जो आउट-ऑफ-द-बैग डेटा सब्मिट से ड्राइंग से परीक्षण …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

मॉडल चयन पर Scikit जानें के पृष्ठ में नेस्टेड क्रॉस-मान्यता के उपयोग का उल्लेख है: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) दो क्रॉस-वेलिडेशन लूप्स समानांतर में किए जाते हैं: एक ग्रिडड्रेससीवी अनुमानक द्वारा गामा सेट करने के लिए और दूसरा एक क्रॉस_वेल_स्कोर द्वारा अनुमानक के …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

मॉडल से उत्पन्न वर्ग सदस्यता संभावनाओं पर एक सीमा का उपयोग करके (द्विआधारी) लॉजिस्टिक प्रतिगमन से अनुमानित कक्षाएं निर्धारित की जाती हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, आमतौर पर 0.5 का उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है। लेकिन अलग-अलग होने से भविष्यवाणी के वर्गीकरण में बदलाव आएगा। क्या …

13 machine-learning  logistic  scikit-learn  hyperparameter 

मैं वर्तमान में अपने खिलौना डेटा सेट (inc iris (:) के लिए BIC की गणना करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं यहां दिखाए गए अनुसार परिणाम को पुन: उत्पन्न करना चाहता हूं (चित्र 5)। यह पेपर भी BIC फॉर्मूलों के लिए मेरा स्रोत है। मुझे इसके साथ 2 समस्याएं …

13 python  k-means  scikit-learn  bic 

मैं डेटा के एक सेट पर क्रॉसवालाइडेशन के साथ लॉजिस्टिक रिग्रेशन करने के लिए स्किकिट-लर्न का उपयोग कर रहा हूं (लगभग 14 पैरामीटर> 7000 सामान्य टिप्पणियों के साथ)। मेरे पास एक लक्षित क्लासिफायर है, जिसका मूल्य 1 या 0 है। मेरे पास समस्या यह है कि इस्तेमाल किए गए सॉल्वर …

13 logistic  cross-validation  scikit-learn 

कुछ पायथन और स्केलेर को सीखने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मेरे काम के लिए मुझे ऐसे प्रतिगमन चलाने की आवश्यकता है जो पॉइसन, गामा और विशेष रूप से ट्वीडे परिवारों से त्रुटि वितरण का उपयोग करते हैं। मुझे उनके बारे में प्रलेखन में कुछ भी नहीं दिखता है, …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

मैं बीजगणितीय / सटीक स्तर पर प्रधान घटक विश्लेषण और एकवचन मूल्य अपघटन के बीच के संबंध को समझता हूं। मेरा प्रश्न स्कोर-लर्न कार्यान्वयन के बारे में है । प्रलेखन कहता है: " [ट्रंचकेटेडएसवीडी] पीसीए के समान है, लेकिन एक कोवरियन मैट्रिक्स के बजाय सीधे नमूना वैक्टर पर संचालित होता …

12 pca  scikit-learn  svd  scipy 

मैं अजगर में स्किटिट-लर्न लाइब्रेरी के साथ काम कर रहा हूं। नीचे दिए गए कोड में, मैं संभावना का अनुमान लगा रहा हूं लेकिन मुझे नहीं पता कि आउटपुट कैसे पढ़ा जाए। परीक्षण डेटा from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X = np.array([[5,5,5,5],[10,10,10,10],[1,1,1,1],[6,6,6,6],[13,13,13,13],[2,2,2,2]]) y = np.array([0,1,1,0,1,2]) …

12 python  scikit-learn 

मैं अजगर स्किट-लर्न मैनुअल में रिग्रेशन मेट्रिक्स के बारे में पढ़ रहा था और भले ही उनमें से हर एक का अपना सूत्र हो, मैं सहजता से नहीं बता सकता कि और विचरण स्कोर में क्या अंतर है और इसलिए जब एक या दूसरे का मूल्यांकन करना हो मेरे मॉडल।R2R2R^2

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

मैं निम्न-श्रेणी कर्नेल aproximation के लिए Nyström विधि के बारे में पढ़ रहा हूं। इस पद्धति को स्किकिट-लर्न [1] में लागू किया गया है, जो कि डेटा सैंपल को कर्नेल फीचर मैपिंग के निम्न-श्रेणी के सन्निकटन के रूप में पेश करता है। मेरे ज्ञान के सर्वश्रेष्ठ के लिए, एक प्रशिक्षण …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

के साथ चारों ओर खेलने के बोस्टन आवास डेटासेट और RandomForestRegressor(w / डिफ़ॉल्ट पैरामीटर) में scikit-जानने के लिए, मैं कुछ अजीब देखा: मतलब पार सत्यापन स्कोर में कमी आई के रूप में मैं 10 मेरे पार सत्यापन रणनीति के रूप में था इस प्रकार से परे परतों की संख्या में …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

क्या किसी ने यह सत्यापित करने की कोशिश की है कि ElasticNetपायथन glmnetमें आर -ए- नेट के साथ एक लोचदार नेट मॉडल फिट करना और उसी डेटा सेट पर आर में समान अंकगणितीय परिणाम उत्पन्न करता है? मैं मापदंडों के कई संयोजनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं (चूंकि दोनों …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

मैं जेम्स, विटेन, हस्ती, तिब्शीरानी (2013) द्वारा 'ए इंट्रोडक्शन टू स्टैटिस्टिकल लर्निंग विद एप्लीकेशंस इन आर' पुस्तक में रिज रिग्रेशन / लास्सो पर §6.6 के माध्यम से जा रहा हूं । विशेष रूप से, मैं RidgeR पैकेज 'ISLR' से 'Hitters' डेटासेट पर स्किकिट-लर्न मॉडल लागू करने की कोशिश कर रहा …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

यहाँ मैं दूसरों के बारे में पूछ रहा हूँ कि आमतौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण में फ़ीचर चयन रिट परिणाम के लिए ची स्क्वेड टेस्ट का उपयोग करने के लिए अन्य क्या करते हैं। अगर मैं सही तरीके से समझूं, तो क्या वे प्रत्येक सुविधा और परिणाम के बीच स्वतंत्रता का …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn