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我已经写了两个程序，它们应该遵循相同的逻辑。但他们两人给出了不同的答案。train_data,train_label)
ans = clf.predict(test_data)第一个给出80.81，第二个给出84.92。为什么它们都是不同的？
浏览 11提问于2016-12-18得票数 1
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我正在为时间序列数据构建一个机器学习管道，其目标是频繁地对模型进行重新培训和更新，以进行预测。
aws sagemaker团队给出的两个示例使用AWS Glue进行ETL转换。
我是新的aws救世主，试图学习，理解和建立流程。任何帮助都是非常感谢的！
浏览 19提问于2019-11-19得票数 11
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在我的分类方案中，有几个步骤，包括：
skf = StratifiedKFold(y)表示train_ind，test_ind在</em
浏览 6提问于2015-07-07得票数 19
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有谁能解释一下sklearn.pipeline.make_pipline和imblearn.pipeline.make_pipline的区别吗？
浏览 0提问于2019-08-21得票数 6
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这里有我的代码，它循环遍历每个标签或类别，然后用它创建一个模型。然而，我想要的是创建一个能够接受用户输入的新预测的通用模型。
我知道下面的代码保存了适合循环中最后一个类别的模型。如何解决这个问题，以便保存每个类别的模型，以便在加载这些模型时，能够预测新文本的标签？
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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我在尝试从sklearn导入时遇到以下错误： File "<pyshell#17>", line 1, in <module> File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\_"
浏览 2提问于2013-03-07得票数 125
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ValueError: could not broadcast input array from shape (100,2) into shape (100)依次应用转换列表和最终估计器。管道的中间步骤必须是“转换”，也就是说，它们必须实现fit和transform方法。)
File "/usr/local/lib/python</em
浏览 4提问于2017-01-26得票数 2
我正在布尔0/1数据集上进行逻辑回归(预测某一年龄给你一定数量的薪水的概率)，而且我在sklearn和StatsModels上得到了非常不同的结果，那里sklearn是非常错误的。我已经将sklearn惩罚设置为None，将截取项设置为false，以使函数更类似于StatsModels，但我不知道如何使sklearn给出一个合理的答案。灰色线是0或1处<
浏览 6提问于2021-03-27得票数 4
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它允许您定义一个可重复的管道。output_file = file_out("report.html"), )make(plan)
德雷克的伟大之处在于
浏览 0提问于2019-10-01得票数 5
我试图将base_margin传递给fit()中的xgboost，作为sklearn管道的一部分。如果你把base_margin换成sample_weight，我的代码就可以工作了，这也是fit()中的一个参数，所以我不确定为什么它不能识别base_margin。由于一些部署限制，我只能在sklearn管道中实现xgboost，所以请不要提供替代答案。# packages
impo
浏览 41提问于2020-12-08得票数 0
我读过这个职位，虽然公认的答案认为没有必要对目标向量进行标准化，但其他答案表明它仍然是有益的。但是，当我应用它时，该方法只返回一个数组。如果我试图解压缩两个值，如下面的代码所示，我会得到一个"ValueError:太多的值而无法解压(预期的2)“错误：
from sklear
浏览 0提问于2021-07-05得票数 2
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遵循这些，我成功地在Ubuntu上安装了scikit learn。然而，当我运行一个使用它的程序时，我得到了这个错误： File "begueradj.py", line 10, in <module>ImportError: No module named sklearn.preprocessing
浏览 1提问于2015-03-21得票数 8
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更新:这篇文章中的例子已经更新。在没有在前一次如此张贴中得到一个明确的答案之后，我在这里重新发布这个问题
我正在寻找一个帮助构建一个数据预处理pipleline使用sklearn的ColumnTransformer函数，其中的一些功能是顺序预处理我很清楚如何为不同的特性子集构建单独的管道。我遇到的问题是如何对相同的特性(转换和特
浏览 0提问于2020-09-09得票数 1
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现在，我在中训练了一个名为“GB”的gbdt模型。我想把这个经过训练的模型导出到pmml文件中。但是我遇到了这样的问题: 1.如果我尝试将经过训练的'GB‘模型放入PMMLpipeline并使用sklearn2pmml导出模型。我将在导出的pmml文件中丢失所有功能的名称。
如果我试图在PMMLPipeline中直接训练这个模型。因为在feature
浏览 2提问于2017-05-19得票数 0
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我正在尝试按照教程here来实现一个自定义的推理管道，用于特征预处理。它使用python sklearn sdk从脚本引入自定义预处理管道。例如： from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn
sklearn_preprocessor=sagemaker_session) 然而，我找不到发送多个文件的</e
浏览 15提问于2019-01-23得票数 7
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在sklearn中，可以创建一个管道来优化机器学习设置的整个工具链，如以下示例所示：from sklearn.svm importSVCestimators = [('reduce_dim', PCA()), ('svm', SVC())]
clf =但是，如
浏览 1提问于2016-07-28得票数 1
我想要应用样本权重，同时使用一条来自sklearn的管道，它应该进行特征转换，例如多项式，然后应用一个回归元，例如ExtraTrees。在下面的两个示例中，我使用了以下软件包：import numpy as npweights = [1]*100
浏览 3提问于2016-03-24得票数 17
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使用scikit-learn 0.10from sklearn.naive_bayes import *
from sklearn.naive_bayesimport *
clf.fit(X, Y)是否打印出"1“的</e
浏览 2提问于2012-08-04得票数 11
from tpot import TPOTRegressor verbosity=2,经过优化后，最佳评分训练流水线存储在tpot.fitted_pipeline_和tpot.fitted_pipeline_.predict(X)中。我的</em
浏览 1提问于2018-08-24得票数 2
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我意识到使用pandas .get_dummies()函数可以很容易地做到这一点，但我需要使用管道，以便稍后可以生成PMML文件。 [(d, LabelEncoder()) for d in dummies] +)
这是创建管道的
浏览 15提问于2017-02-13得票数 13
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