对于二进制分类问题，我想在AdaBoostClassifier中使用MLPClassifier作为基本估计器。但是，这不起作用，因为MLPClassifier没有实现AdaBoostClassifier所需的sample_weight (请参阅here)。在此之前，我尝试在AdaBoostClassifier中使用Keras模型和KerasClassifier，但也不能像前面提到的here那样工作。用户V1nc3nt
浏览 50提问于2019-04-11得票数 3
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我无法从MLPClassifier中导入SKLearn。版本为0.17，这是我得到的错误：这是我的密码：我安装了最新版本的SKLearn。我还使用以下方法对其进行了更新：
pip安装-U scikit学习
浏览 2提问于2016-06-03得票数 0
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我正在尝试在Windows中用0.18.dev0最新开发版本替换/安装我的Python scikit-learn 0.17.0，这样我就可以试用sklearn.neural_network.MLPClassifier在阅读并尝试了这里的高级用户手册()后，我有点卡住了。pip install -U scikit-learn
哪位大师
浏览 3提问于2016-02-13得票数 2
我正在尝试使用从scikit-学习在python。我的问题是，导入不起作用。所有其他模块从科学知识-学习是工作良好的。from sklearn.neural_network import MLPClassifier
我在Visual 2015中使用Python环境我在控制台上安装了conda install scikit-<
浏览 0提问于2015-12-01得票数 32
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我试图使用Scikit-Learn的神经网络对我的数据集进行有动量的反向传播分类。我需要指定这些参数:隐藏神经元，隐藏层，训练集，学习速度和动量。我在MLPClassifier包里找到了Sklearn.neural_network。问题是这个包是Scikit-learn V0.18的一部分，这是一个开发版。有什么办法我可以使用Scikit-学习V0.17来做到这一
浏览 11提问于2016-03-13得票数 1
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基本上，我在C++ (OpenCV)中有以下内容：boost.train(&cvml, CvBoostParams(CvBoost::REAL, 1000, 0, 1, false, 0), false);bdt = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=1),现在，我在
浏览 39提问于2017-01-19得票数 0
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我正在使用scikit运行一系列模型-学习解决分类问题。 'BernoulliNB',locals()['results_' + clf_n] = fitting_classifier(locals()[clf_n
浏览 2提问于2020-04-05得票数 0
我正在尝试使用MLPClassifier在scikit learn 0.18dev中编写一个多层感知器。我使用了求解器lbgfs，但是它给出了警告: ConvergenceWarning:随机优化器:最大迭代次数达到最大值，优化还没有收敛。
浏览 17提问于2016-09-20得票数 4
我使用了来自NLTK包的SklearnClassifier()包装器来训练一对sklearn分类器(LogisticRegression()和RandomForest())，以解决文本是特性的二进制分类问题是否有任何功能允许您“展开”此对象，以便可以访问诸如参数估计(用于逻辑回归)或来自随机林中的变量重要性列表(或从原始sklearn对象中获得的任何可用项)？nltk分类器对象可以记录新实例，因此底层信息必须包含在该对象的某个地方？谢谢你的想法。
浏览 4提问于2015-05-21得票数 1
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我正在通过Anaconda使用python，并且希望在scikit中使用一个新特性() --学习目前只在开发版本0.18.dev0中可用的特性。但是，执行经典的conda update似乎不起作用，因为conda没有列出任何开发包。在我的Anaconda中安装开发版本的最简单方法是什么？(不管它的价值如何，我使用的是64位win
浏览 1提问于2015-11-06得票数 13
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我已经将csv文件中的特性提取为列和行。我知道我们可以使用CNN来提取和分类图像，但是我的scerio只是下半部分(特征分类)。谢谢
浏览 0提问于2020-06-17得票数 1
在此之前，我使用SAS企业Miner来学习更多关于model /集成技术的知识，并且我了解到boosting可以帮助提高模型的性能。目前，我的小组已经完成了以下模型的Python:朴素贝叶斯，随机森林，和神经网络，我们希望使用XGBoost使F1-得分更好。我不确定这是否可能，因为我只遇到了关于如何做XGBoost或朴素贝叶斯的教程。
我正在寻找一个教程，他们将向你展示如何创建一个天真的贝叶斯模型，然后使用助推。在此之后，我们可以比较有和没有
浏览 4提问于2019-10-26得票数 1
我已经使用scikit learn的构建了一个模型，并使用作为基础估计器。model = AdaBoostClassifier(base_estimator=linear_model.LogisticRegression()).fit(X_train, Y_train)非常感谢。
浏览 24提问于2020-02-24得票数 2
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我刚刚安装了scikit-learn v0.18 dev软件包。当我在iPython上调用以下内容时；>>> clf = MLPClassifier(algorithm但是，当我编写python脚本文件并在其上运行代码时，我会得到以下错误：
clf = MLPClassifier(algorithm='l-bfgs', alp
浏览 8提问于2016-02-19得票数 4
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如何将我的训练数据输入此神经网络
、、、、
我正在尝试用一段特定的代码来解决分类问题，但我无法准确地理解如何将我的数据输入到神经网络中。 我开始使用1-of-C虚拟编码对数据进行编码，这样我就可以在数据中保留分类上下文。我还没有完成对数据的完全编码，因为我不完全理解如何利用手头的代码进行输入。(-1.0 -1.0) (0.0 1.0 0.0 0.0)
[3] 0.25 1.0 1.34 ( 1.0 0.0) (1.0 0.0 0.0 0.0) 我对数字数据使用了高斯归一化，对字符
浏览 9提问于2018-12-21得票数 1
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我是新的优化，并一直试图学习随机搜索。在学习了一些理论之后，我尝试在我以前工作过的MLPClassifier中实现它。, parameters, 20, X_train_pca, y);首先，我只想优化MLPClassifier的隐神经元数量、求解器和激活函数。sklearn/base.py in clone(estimator, safe)
65 "it
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
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预测方法显示了标准化的概率？
、、、、
我正在使用Scikit-learn中的AdaBoostClassifier，无论训练集多么不平衡，我总是获得0.5的平均概率。类预测(predict_)似乎给出了正确的估计，但这些并没有反映在predict_probas方法中，它总是平均为0.5。
如果我的“真实”概率是0.02，我如何转换标准化的概率来反映这个比例？
浏览 2提问于2014-02-08得票数 0
我正在学习如何使用scikit learn的MLPClassifier。对于一个非常简单的示例，我想我应该试着让它学习如何计算XOR函数，因为我之前已经手动完成了该操作作为练习。然而，在我尝试拟合模型后，它只是吐出了零。1, 1
model = sklearn.neural_network.MLPClassifier当我可以明确地表明存
浏览 30提问于2017-07-04得票数 3
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我读到sklearn中的内置集成方法使用决策树作为基本分类器。是否可以使用自定义分类器来代替？
浏览 3提问于2012-05-09得票数 7
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