在python的sklearn中没有内置的函数来实现这一点。 在我的research中，我发现“精确度分数”err(组件)可以通过 ? 组件的最佳数量将具有最小的误差(C)。根据下面的测试代码，如何在python中实现精度分数？import numpy as npfrom sklearn<
浏览 45提问于2021-05-10得票数 0
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我正在尝试构建一个实用程序，其中数据集将由NMF模型每隔几天处理一次。在第一次运行时，我提供了主题数量的起始值。如何计算整个数据集的一致性分数？我计划使用这个计算出的分数来重建模型，这样它就会更准确。下面是我用过的代码。from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposi
浏览 72提问于2020-01-13得票数 0
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从文本到K-表示向量输入
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(我正在使用Python，但这是不相关的)我的目标是，从一组关于时尚界的推文(100 K)开始，对他们的文本执行KMeans。到目前为止，我已经过滤了文本，截断了断句，无用的术语，标点符号；完成了词性化(利用词性标记的一部分来获得更好的结果)。我向用户展示了最常用的术语、哈希标签、bigram、trigram、..9grams，这样他就可以改进预处理，将单词添加到无用的术语中。我最初的想法是使用最上
浏览 0提问于2016-04-29得票数 0
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我想使用科学工具包-学习NMF (从) (或任何其他NMF，如果它做了，实际上)。我已经预先计算了W矩阵。如何在固定W中使用sklearn.decompose.NMF？我没有发现任何其他问题在问这个。我看到方法在fit参数中也提到了类似的内容：“如果为False，则假定组件是预先计算的，并存储在转换器中，并且不会更改。”然而，我不知道如何使变压器成为
浏览 5提问于2017-06-10得票数 12
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我在大矩阵上应用非负矩阵因式分解(NMF)。NMF方法的实质是:给定m乘n矩阵A，NMF分解为A= WH，其中W为m乘d，H为d为n，ProjectedGradientNMF方法在Python中实现。然而，由于矩阵ix非常大，我希望避免计算它两次。from sklearn.decomposition import ProjectedGradientNMF
import
浏览 5提问于2014-07-14得票数 7
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我在寻找一个在R中快速实现稀疏矩阵的NMF方法。
R NMF软件包由许多算法组成，没有一种算法在计算时间上给人留下深刻印象。NNLM::nnmf()目前在R中似乎是最先进的，特别是method = "scd"和loss = "mse"，它们是通过顺序坐标下降求解的交替最小二乘实现的。然而，这种方法在非常大的、非常稀疏的矩阵上
浏览 10提问于2020-11-24得票数 2
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大型稀疏矩阵分解
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我如何在一个非常稀疏的维数矩阵上运行svd和nmf，例如，70000 x 70000？此矩阵的稀疏版本可以存储为磁盘上小于700 m的二进制文件。我是否可以将其分解为稀疏格式(比如磁盘上的文件或内存中的可存储文件)，而不需要重构整个矩阵，这将不可能存储在内存中(甚至很难存储在磁盘上)？我知道R中有irlba，python中有sklearn和pymf。但他们似乎需要重建矩阵？svd的问题是，我不能保存
浏览 12提问于2015-01-03得票数 2
我正在使用Scikit-learn的非负矩阵分解( NMF )在一个稀疏矩阵上执行NMF，其中零个条目是缺失的数据。我想知道Scikit-learn的NMF实现是否将零条目视为0或缺少数据。
谢谢!
浏览 13提问于2017-02-21得票数 2
我在PyTorch中实现了一个训练循环，对于指标，我想使用的ROC AUC分数。
我可以使用sklearn的实现来计算单个预测的得分，但在想象如何使用它来计算整个时期的平均得分时有一点困难。有没有人能把我推向正确的方向？
浏览 10提问于2020-05-13得票数 0
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对于我从文档和源代码(我正在使用sklearn 0.17)了解到的内容，函数每次执行只接收一个记分器。因此，为了计算多个分数，我必须：
我多次使用以下代码执行：
从sklearn.svm导入SVC，从sklearn.naive_bayes导入GaussianNBcross_val_score= load_iris()模型= GaussianNB()，DecisionTreeClassifier()，SVC()名称
浏览 4提问于2016-03-08得票数 50
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谁能告诉我在sklearn中实现的截断SVD和在fbpca中实现的部分SVD之间的区别？
我找不到一个明确的答案，因为我还没有看到任何人使用截断奇异值分解进行主成分追踪(PCP)。
浏览 1提问于2015-08-22得票数 1
该方法的参数是一个Solution实例，根据解的状态计算出期望的分数，然后将其与来自解决方案实例的“得分”变量的分数进行比较。我猜是因为OptaPlanner不知道基于解决方案的预期分数是什么，它在FULL_ASSERT中只关心步骤分数，与撤消移动完成后重新计算的分数相同。由于这个原因，我正在寻找一种方法，可以在每次移动后向我显
浏览 0提问于2016-09-30得票数 1
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我正在尝试在PyTorch中实现宏度量分数(F- F1 )，而不是使用已经广泛使用的<code>C0</code>来直接在图形处理器上计算度量。据我所知，为了计算宏F1分数，我需要计算所有标签的灵敏度和精度的F1分数，然后取所有这些的平均值。我的尝试<code&g
浏览 161提问于2020-06-08得票数 1
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我正在尝试使用sklearn.decomposition.NMF到一个矩阵R，该矩阵包含有关用户如何对项目进行评分的数据，以预测他们尚未看到的项目的用户评分。矩阵的行是用户，列是项目，值是分数，0分意味着用户还没有对这个项目进行评分。 [5,3,0,1], [1,1,0,5], [0,1,5,4
浏览 4提问于2021-02-07得票数 1
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精度类型
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model.compile(optimizer='sgd', metrics=[tf.keras.metrics.Precision()])
滑雪板计算的哪种精度等于角的精度
浏览 2提问于2020-12-13得票数 1
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我试着为我的测试预测值计算精度分数，但是如何在下面的公式中得到y_true的值呢？我的意思是，y_pred是通过以下方式获得的：但是y_true呢？有什么具体的方法让我们得到这个。sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=Non
浏览 0提问于2018-01-25得票数 0
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上下文 , target # Numpy array with the target之后，我使用.score()-function返回回归的分数some_data))pred = model.predict(some_data)当我在上面的版本中运行代码时，模型计算
浏览 1提问于2020-08-24得票数 0
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我正在尝试使一个简单的scikit-学习示例工作，但我不断得到的错误：multiclass-multioutput is not supported。我的代码的第一部分遵循任何基本教程，如预期的那样工作：>>> from sklearn import datasets
>>> dataset但是，当我试图获得预测分数</em
浏览 3提问于2014-07-21得票数 0
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我正在研究不同的离群点检测方法。我偶然看到sklearn的隔离森林的实现和Amazon的RRCF (健壮的随机剪切森林)的实现。这两种方法都是基于决策树的集成方法，目的是隔离每一个点。然而，即使在查看了算法的原始论文之后，我也无法准确地理解这两种算法之间的区别。他们的工作方式有什么不同？其中一个比另一个更有效率吗？编辑:我是添加到研究论文的更多信
浏览 3提问于2020-07-27得票数 6
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我可以使用策略模式来实现以下逻辑:因此，假设学费是根据学生的整体表现来计算的，例如，如果学生的总体平均分数超过70分，他的学费将减少70%。以此类推..如果平均分数低于50%，其他情况下则不打折。因此，有不同的策略来计算折扣，这取决于平均分数。如何在Java代码中实现这一点？我认为学生类将有计算平均分数
浏览 3提问于2016-11-19得票数 0
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