Programação scikit-learn
Perguntas com a marcação «scikit-learn»
scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python que fornece ferramentas simples e eficientes para análise e mineração de dados, com foco no aprendizado de máquina. É acessível a todos e reutilizável em vários contextos. Ele é baseado em NumPy e SciPy. O projeto é open source e comercialmente utilizável (licença BSD).
Codificação de etiquetas em várias colunas no scikit-learn
Estou tentando usar o scikit-learn's LabelEncoderpara codificar um panda DataFramede rótulos de string. Como o dataframe possui muitas (50+) colunas, desejo evitar a criação de um LabelEncoderobjeto para cada coluna; Prefiro ter apenas um grande LabelEncoderobjeto que funcione em todas as minhas colunas de dados. Jogar o todo DataFramepara dentro …
216 python pandas scikit-learn neuraxle
Como normalizar uma matriz em NumPy?
Eu gostaria de ter a norma de uma matriz NumPy. Mais especificamente, estou procurando uma versão equivalente dessa função def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return v return v / norm Existe algo assim em skearnou numpy? Essa função funciona em uma situação em que vé o …
203 python numpy scikit-learn statistics normalization
Salvar o classificador em disco no scikit-learn
Como salvar um classificador treinado Naive Bayes em disco e usá-lo para prever dados? Eu tenho o seguinte programa de amostra no site scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print "Number of mislabeled points : %d" % …
191 python machine-learning scikit-learn classification
ImportError: nenhum módulo chamado sklearn.cross_validation
Estou usando o python 2.7 no Ubuntu 14.04. Eu instalei o scikit-learn, numpy e matplotlib com estes comandos: sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy \ python-numpy-dev python-scipy libatlas-dev g++ python-matplotlib \ ipython Mas quando eu importo esses pacotes: from sklearn.cross_validation import train_test_split Devolve-me este erro: ImportError: No module named sklearn.cross_validation …
174 python scikit-learn
É possível especificar sua própria função de distância usando o K-Means Clustering do scikit-learn?
172 python machine-learning cluster-analysis k-means scikit-learn
Existe uma função de biblioteca para Root Mean Square Error (RMSE) em python?
Eu sei que eu poderia implementar uma função de erro quadrático médio raiz como esta: def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean()) O que estou procurando se essa função rmse for implementada em uma biblioteca em algum lugar, talvez em scipy ou scikit-learn?
158 python scikit-learn scipy
Como extrair as regras de decisão da árvore de decisão scikit-learn?
Posso extrair as regras de decisão subjacentes (ou 'caminhos de decisão') de uma árvore treinada em uma árvore de decisão como uma lista textual? Algo como: if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X' Obrigado pela ajuda.
157 python machine-learning scikit-learn decision-tree random-forest
Encontre o valor p (significância) no scikit-learn LinearRegression
Como posso encontrar o valor-p (significância) de cada coeficiente? lm = sklearn.linear_model.LinearRegression() lm.fit(x,y)
154 python numpy statistics scikit-learn regression
RuntimeWarning: tamanho de numpy.dtype alterado, pode indicar incompatibilidade binária
Eu tenho esse erro ao tentar carregar um modelo SVM salvo. Tentei desinstalar o sklearn, NumPy e SciPy, reinstalando as versões mais recentes novamente (usando pip). Ainda estou recebendo esse erro. Por quê? In [1]: import sklearn; print sklearn.__version__ 0.18.1 In [3]: import numpy; print numpy.__version__ 1.11.2 In [5]: import …
148 python numpy scikit-learn
Estado aleatório (número pseudo-aleatório) no Scikit learn
Quero implementar um algoritmo de aprendizado de máquina no scikit learn, mas não entendo o que esse parâmetro random_statefaz? Por que devo usá-lo? Eu também não conseguia entender o que é um número pseudo-aleatório.
148 python scikit-learn
Como dividir dados em 3 conjuntos (treinamento, validação e teste)?
Eu tenho um dataframe de pandas e desejo dividi-lo em 3 conjuntos separados. Eu sei que usando train_test_split de sklearn.cross_validation, é possível dividir os dados em dois conjuntos (train e test). No entanto, não consegui encontrar nenhuma solução para dividir os dados em três conjuntos. De preferência, eu gostaria de …
146 pandas numpy dataframe machine-learning scikit-learn
colunas de dataframe do pandas dimensionadas com o sklearn
Eu tenho um dataframe de pandas com colunas de tipo misto e gostaria de aplicar o min_max_scaler do sklearn a algumas das colunas. Idealmente, eu gostaria de fazer essas transformações no local, mas ainda não descobri uma maneira de fazer isso. Eu escrevi o seguinte código que funciona: import pandas …
137 python pandas scikit-learn dataframe
Por que uma codificação quente melhora o desempenho do aprendizado de máquina?
Percebi que, quando a codificação One Hot é usada em um determinado conjunto de dados (uma matriz) e usada como dados de treinamento para algoritmos de aprendizado, ela fornece resultados significativamente melhores com relação à precisão da previsão, em comparação com o uso da própria matriz original como dados de …
127 machine-learning data-mining scikit-learn data-analysis
erro sklearn ValueError: A entrada contém NaN, infinito ou um valor muito grande para o tipo (d 'float64')
Estou usando o sklearn e estou tendo um problema com a propagação de afinidade. Eu construí uma matriz de entrada e continuo recebendo o seguinte erro. ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). eu corri np.isnan(mat.any()) #and gets False np.isfinite(mat.all()) #and gets True Eu tentei …
127 python python-2.7 scikit-learn valueerror
Como são determinadas as feature_importances no RandomForestClassifier?
Eu tenho uma tarefa de classificação com uma série temporal como entrada de dados, em que cada atributo (n = 23) representa um ponto específico no tempo. Além do resultado absoluto da classificação, gostaria de descobrir quais atributos / datas contribuem para o resultado em que extensão. Portanto, estou apenas …