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沙龙
2
回答
基于
sklearn
的
Logistic
回归
情感
分析
pandas
、
logistic-regression
、
sklearn-pandas
、
countvectorizer
我正在尝试用
sklearn
做
情感
分析
。以下是我
的
代码: products=pd.read_csv("amazon_baby.csv")ValueError: X has 73
浏览 24
提问于2020-07-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
规则
的
方法与
基于
特征
的
方法在
情感
分析
中
的
区别是什么?
python
、
nlp
、
sentiment-analysis
如果我在Python中使用TextBlob获得文本(正/负)
的
数据标签0/1,然后使用
logistic
回归
进行训练和预测,这是
基于
特征
的
方法还是
基于
规则
的
方法?
浏览 0
提问于2021-12-05
得票数 0
2
回答
当有多个标签时,分类器很好
classification
、
methods
我在问自己,在尝试使用多个(>100)标签对数据进行分类时,是否还有比深度人工神经网络更好
的
方法。有什么建议吗?例如,逻辑
回归
似乎不合适,因为在它
的
基本形式中,它只支持两个标签,对吗?
浏览 0
提问于2021-11-21
得票数 4
1
回答
逻辑
回归
Varimp总是不同于其他模型;文本
分析
R
r
、
text
、
analytics
、
logistic-regression
我一直在我
的
tweets数据集上运行逻辑
回归
、神经网络、朴素贝叶斯和SVM模型。我正在做
情感
分析
,其中R是根据训练数据预测文本是积极
的
、中性
的
还是消极
的
。我注意到varImp对于神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机总是相同
的
。然而,
logistic
回归
的
变量具有非常不同
的
变量重要性。我只是好奇为什么会这样?逻辑
回归
不是一个很好
的
文本
分析</e
浏览 5
提问于2016-04-23
得票数 1
1
回答
回归
在
sklearn
.linear_model.LogisticRegression中
的
应用
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
科学学习
的
sklearn
.linear_model.LogisticRegression类是如何处理
回归
和分类问题
的
? 由于
Logistic
回归
的
输出是
基于
乙状结肠函数
的
,所以它返回概率。那么,滑雪板课程是如何作为分类器和
回归
者
的
呢?
浏览 13
提问于2015-04-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
基于
Doc2Vec
的
情感
分类
python
、
nlp
、
gensim
、
doc2vec
对于如何将Doc2Vec(使用Gensim)用于IMDB
情感
分类数据集,我感到困惑。在对语料库进行训练后,得到了Doc2Vec嵌入,并利用该模型建立了
Logistic
回归
模型。我如何使用它来为新
的
评论做预测?
sklearn
-以色列国防军有一种转换方法,可用于训练数据训练后
的
测试数据,其在Gensim Doc2Vec中
的
等效性是什么?
浏览 6
提问于2019-12-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
没有预测因子
的
Sklearn
回归
python
、
scikit-learn
、
regression
、
logistic-regression
是否有可能运行一个
回归
(例如,逻辑
回归
)和不带(即,只有截距)预测在滑雪?这似乎是一个相当标准
的
类型
分析
,也许这些信息已经可以在输出中获得。我找到
的
唯一相关
的
东西是
sklearn
.svm.l1_min_c,但是它返回一个非空模型。我正在寻找这样
的
东西,只有截距
的
回归
(Y = a + ε)和标准
回归
(Y = a + bX + ε): 或者特别是这个(因为它与
logistic
回
浏览 1
提问于2017-10-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
泰坦尼克号试验数据显示误差
的
Logistic
回归
模型
regression
、
logistic-regression
、
data-science-model
我在泰坦尼克号数据集上建立了模型,用
Logistic
回归
Succeffullly,它给出了训练集
的
预测,但不幸
的
是,我无法在测试数据集上实现。Pclass','Age','SibSp','Survived']] # 0.78 y = training.iloc[:, -1] fro
浏览 0
提问于2021-07-27
得票数 0
3
回答
Python和SPSS给出
Logistic
回归
的
不同输出
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
spss
代码:l = LogisticRegression()Y = [1 0 1 0 0 1 1 0 1 0]coeff [[ 0.00850441]]现在,我在spss.Analyse->
回归
->二进制
Logistic
回归
中添加了相同
的
数据。我设置了相应
的
Y ->相关
浏览 5
提问于2017-03-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
logistic
回归
如何抑制达到
的
消息迭代极限
python
、
scikit-learn
我用不同
的
参数进行了许多
logistic
回归
分析
。有时,我会收到一条恼人
的
消息,表示已经达到了迭代限制。documentation for alternative solver options:/h
浏览 11
提问于2022-08-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从
情感
分析
中准备JSON数据进行
Logistic
回归
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
json
我是这个领域
的
新手,很抱歉提出这个基本
的
问题。我正在使用Google
的
NLP和其他一些API进行文本
分析
项目。在执行了
情感
分析
之后,我得到了JSON格式
的
结果,现在我需要应用
Logistic
回归
,我不知道如何准备JSON数据来执行
Logistic
回归
。以下是我
的
数据样本: 'documentSentiment':{ 'po
浏览 0
提问于2018-11-22
得票数 0
1
回答
滑雪板模型和状态模型
的
Logistic
回归
结果不匹配
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
statsmodels
我尝试使用
sklearn
和状态模型库进行逻辑
回归
。他们
的
结果是接近
的
,但不一样。例如,
sklearn
获得
的
(斜率,截距)对为(-0.84371207,1.43255005),而由状态模型获得
的
对为(-0.8501,1.4468)。为什么和如何让它们保持不变?import pandas as pdfrom
sklearn
import linear_model # Part I:
sk
浏览 2
提问于2021-11-14
得票数 1
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1
回答
如何在没有预测器
的
情况下运行
回归
?
python
我正在尝试运行一个没有预测器
的
回归
,只有常量和误差项。模型是y = a + error。matplotlib.pyplot as plt sm.OLS(y, sm.add_constant(), missing='drop').fit() 然而,这是行不通
的
。
浏览 9
提问于2021-10-15
得票数 0
2
回答
在应用Lasso之前,应该省略高度相关
的
特征吗?
machine-learning
、
python
、
logistic-regression
、
regularization
、
collinearity
如果您能让我知道在使用Lasso
logistic
回归
(L1)进行特征选择之前是否应该省略高度相关
的
特性,我将非常感激。正则化是处理共线性(特征间高度相关)
的
一种非常有用
的
方法。然而,这个内核
浏览 0
提问于2018-08-20
得票数 1
1
回答
用
sklearn
对python进行
logistic
回归
分析
python
、
pandas
、
scikit-learn
、
logistic-regression
我正在尝试进行一个逻辑
回归
分析
,但我不知道我在代码中
的
哪一部分是错
的
。它在行
logistic
_regression.fit(X_train, y_train)上产生错误。但我从不同
的
来源查过了。这是我
的
代码:from
sklearn
.linear_model import LogisticRegression from
sklearn
.model_selectiontarget variabl
浏览 3
提问于2020-07-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
sklearn
:何时使用one-hot编码/输出变量范围
python
、
scikit-learn
、
classification
、
one-hot-encoding
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或
Logistic
回归
)中没有文档指定有效输出
的
范围。
浏览 37
提问于2021-03-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
何时使用线性判别
分析
或
Logistic
回归
logistic-regression
、
linear-regression
维基百科关于
Logistic
回归
的
文章说:
Logistic
回归
是Fisher 1936年线性判别
分析
方法
的
一种替代方法。如果线性判别
分析
的
假设成立,则应用Bayes规则反演
logistic
模型中
的
条件,因此,如果线性判别假设为真,则
logistic
回归
假设必须成立。相反,逻辑模型比判别
分析
有更少
的
假设,对自变量
的</e
浏览 0
提问于2016-05-06
得票数 2
回答已采纳
2
回答
基于
特征子集
的
基于
主成分
分析
的
FunctionTransformer学习管道
python
、
scikit-learn
、
pca
考虑将PCA和
回归
链接在一起
的
任务,其中PCA执行维数约简和
回归
进行预测。摘自
sklearn
文档
的
示例:import matplotlib.pyplot as plt from
sklearn
.pipeline import Pipeline from
sklearn
.model_selection
浏览 0
提问于2018-11-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
用
logistic
回归
预测参数值
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
、
logistic-regression
我已经写了不同
的
基本
sklearn
代码,使用逻辑
回归
来预测价值。18 74401/05/2014 20 219我从训练数据中选择了前8个项目来验证分类器,这是2014-05-01 3 02014-05-01 5 02014-05-01 7 0
浏览 2
提问于2016-09-12
得票数 0
1
回答
在
Logistic
回归
中,是否需要对特征进行缩放?
machine-learning
、
regression
、
classification
、
logistic-regression
、
feature-scaling
这是一个用
logistic
函数生成
的
模拟训练集。作为参考,它是可用
的
。因此,这是一个适用于
Logistic
回归
的
经典案例。然而,应用
Logistic
回归
得到
的
分数为0.5分,因为只有y=1被预测。以下是应用
Logistic
回归
的
方法-import pandas as pdfro
浏览 7
提问于2021-06-27
得票数 1
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