我在csv文件中混合了不同类型的功能(分类字符串、0-1二进制、浮点数)。我想做一个10折交叉验证的SVM回归。基于，我尝试了以下方法来读取数据，但我得到了一个错误，即字符串无法转换为浮点型：datanumpy = df.as_matrix()
xusr/local/Cellar/python3/3.6.0/Framew
浏览 12提问于2018-07-27得票数 3
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我正在寻找最简单的方法来教我的学生如何执行10CV，用于sklearn中的标准分类器，如decision回归、knnm、决策树、adaboost、svm等。我希望有一种方法可以为它们创建折叠，而不是像下面这样循环：from sklearn.model_selectionim
浏览 0提问于2020-10-01得票数 0
我用基于RBF核的支持向量机回归训练了一个模型。我想知道对于基于RBF核的支持向量机来说，哪些特征是非常重要的或主要的贡献特征。我知道有一种方法可以根据向量的大小来确定线性支持向量回归的最重要的特征。然而，对于基于RBF核的支持向量机，由于特征被转换到一个新的空间，我不知道如何提取最有贡献的特征</em
浏览 4提问于2019-11-19得票数 5
我有一个简单的代码，它的输入特性在X中，输出标签在y中，其中每个y_i都在集合{1,2,3,4}中。我想在sklearn中使用SVM或Logistic回归进行分类。我的问题是: sklearn什么时候需要单热编码？如果我使用SVM，y是否可以，或者SVM只处理布尔输出？此外，令人沮丧的是，sklearn (SVM</em
浏览 37提问于2021-03-12得票数 0
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我在windows x6机器上使用带有Python3.6.0的jupyter笔记本。我有一个很大的数据集，但我只保留了一部分来运行我的模型：df = loan_2.reindex(columns= ['term_clean','grade_clean', 'annual_incfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.
浏览 5提问于2017-04-04得票数 12
对于相同的数据集和参数，LibSVM和scikit-learn的支持向量机实现具有不同的精度，即使是。In [3]: from sklearn import svm In [4]: clf = svm.SVC(gamma=0.07,C=1, ver
浏览 3提问于2013-03-06得票数 5
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用于分类和回归的递归特征消除模型
、、、、
Recursive Feature Elimination的classification和regression可以使用哪种模型。例如，我们可以使用用于分类和用于回归
What其他模型可以用于RFECan回归，RFE模型用于分类，反之亦然，(从某个地方阅读)。
浏览 0提问于2019-12-15得票数 0
我正在看一个来学习支持向量机(SVM)。在视频中，他提到支持向量机( SVM )在分类过程中作为一步进行数据分割的支持向量分类器(SVC)。我已经使用了从scikit学习分类，但我有一个很难理解的LinearSVC的实现在scikit学习是一个支持向量机或SVC，或如果在视频中的描述是不正确的。我在不同的网站上发现了自相矛盾的描
浏览 2提问于2020-05-23得票数 3
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在机器学习中，s
sklearn提供了svm.SVC来完成这项工作。param 'coef0‘是否意味着某些情况下的特定系数？如果是，它的系数是多少？
浏览 0提问于2019-05-10得票数 0
我想要构建一个使用交叉验证的分类器，然后从每个折叠中提取重要的特征(/coefficients)，这样我就可以查看它们的稳定性。目前，我正在使用cross_validate和管道。我想使用管道，以便我可以在每个折叠内进行特征选择和标准化。我被困在如何从每个褶皱中提取特征。我有一个不同的选择，使用管道下面，如果这是问题。到目前为止，这是我的代码(我想尝试SVM和logistic回归)。我包括
浏览 1提问于2019-06-12得票数 4
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我正在用sklearn.svm.SVC进行一些文本分类任务的试验。我理解在使用SVM建模之前执行特征选择是一项有点可疑的努力，因为当使用全套特征时，性能通常会达到峰值。从学术角度来看，不同的特征选择方法如何对特征进行不同的排序仍然很有趣。
在深入研究后，我发现sklearn中提供的特征选择指标非常有限，即Chi-2。我只是想知道
浏览 0提问于2013-01-25得票数 1
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我正在尝试从一个模型中提取特征的数量，在我将这个模型与我的数据相匹配之后。我查看了模型的目录，找到了只为特定模型获取数字的方法(例如，查看支持向量机的维数)，但我没有找到一种通用的方法，可以用于任何类型的模型。假设我有实例和相应类的数据集并使用scikit-learn库中的任意模型来适应这些数据。model.fit(X,y)
稍后，我想使用这个
浏览 0提问于2019-03-27得票数 5
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这可能是一个简单的问题，但我需要帮助了解如何在sklearn中使用sklearn函数。y_score = classifier.decision_function(X_test) 在本例中，decisio
浏览 0提问于2018-11-22得票数 1
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我有23个病人，他们都有化学物质“C1”和“C2”在大脑的N个不同位置进行测量。使用这些数据，我想预测一个病人是否会有一个好的或坏的结果。使用sklearn如何设计我的机器学习算法(和/或我应该使用哪种算法)，以便它对每个患者进行单一预测，而不是对C1和C2的每个独特测量进行预测？注:我已经使用pythons sklearn库根据组ID将数据分割到测试/训练中。我正在使用。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 1
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从特征集中选择集成特征
、、、
我有一个关于集合特征选择的问题。
我的数据集由1,000个样本和大约30000个特征组成，它们被分类为标签A或标签B。我想做的是挑选一些可以有效地对标签进行分类的特征。我使用了三种方法，单变量方法(皮尔逊系数)，套索回归和SVM-RFE(递归特征消除)，所以我从它们中得到了三个特征集。我使用python scikit-learn进行特性选择。然后
浏览 2提问于2015-12-11得票数 3
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我想用Python中的非英语语料库使用SVM进行词性标注。看起来Python还不支持使用支持向量机进行标记()。我真的不知道该怎么做，任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2015-09-05得票数 5
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我正在使用支持向量回归器。我想预测人格，如截图所示！是否有可能预测y是字符串格式的？我用了一个热编码器，但它不起作用。
浏览 4提问于2022-08-04得票数 -3
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我正在做一些预测建模，并希望在scikit-learn中对不同类型的回归器进行基准测试，以了解它们在给定的预测任务中的表现。我的灵感来自于这个，在这个中，作者基本上手动导入了一堆分类器(大约10个)并对它们进行了基准测试。我在为sklearn中的回归器找到一个完整的导入列表时遇到了困难，所以我试图自动化import语句，以自动返回我可以使用的类列
浏览 2提问于2017-10-20得票数 1
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我在scikit中使用一个Pipeline，学习将一些预处理与OneClassSVM一起分组作为最终分类器。为了计算合理的度量，我需要一个后处理，它将OneClassSVM的- 1 ,1输出转换为0和1。有任何结构化的方法将这种后处理添加到Pipeline中吗？变压器不能在最终估计器之后使用。
浏览 4提问于2015-11-06得票数 10
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我使用sklearn.svm支持向量回归来解决连续数据集上的回归问题，其中特征集具有5维和1维标签集，下面是数据集的外观：55: <type 'numpy.ndarray而且在特征集中有5个维度，但是我们只能绘制两个维度，对吗？这是我的回归者：r
浏览 4提问于2016-06-17得票数 1
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