我使用管道进行机器学习模型训练，使用Python进行K-折叠交叉验证，并对我所有历史数据的子集(省略测试集)进行sklearn，如下所示：
pipeline = Pipeline([("combiner然而，在最后，我想在我的完整x和y上重新训练获胜的管道超参数组合，而不需要任何交叉验证。我怎么会有这个？简单地再次应用CV.fit(X, y)将重新执行与CV的整个交替过程，这显然是不必要<
浏览 18提问于2020-08-02得票数 0
我使用sklearn2pmml将我的模型导出到.pmml文件 如何将PMML文件读回python PMMLpipeline？ 我正在检查repo，但在文档中找不到解决方案。谢谢
浏览 30提问于2019-03-18得票数 0
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我一直在使用NTLK分类器来训练数据集和对单个记录进行分类。在Scikit分类器中，对于训练数据集，使用的函数是，classifier = RandomForestClassifier()在scikit学习分类器中对单个记录进行分类的功能是什么？也就是说，有没有类似这样的<
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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我正试图优化用于训练嵌入的历元数。有没有办法为这个过程生成一条学习曲线。I可以创建规则监督分类的学习曲线，例如.import matplotlib.pyplot as pltplot_learning_curve(estimator, title, X_all.todense(), y, ylim=(0.7, 1.01), cv=cv, n_jobs=4)
和我可以训练一个嵌入model.build_vocab(X_ta
浏览 2提问于2019-03-30得票数 0
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我们正在试图弄清楚如何在GCP中托管和运行许多现有的scikit-learn和R模型(按原样)。似乎ML引擎是Tensorflow的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab，我如何在Google云平台上训练scikit-learn模型并管理我的模型？我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同的方法？作为更新，我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
我有一个关于scikit-learn的predict()函数的问题。我正在尝试通过测试数据来验证我训练过的分类器，这些数据不在训练数据中，也有不同的标签。所以我基本上希望分类器的输出是：‘新数据是不可预测的’。我该如何实现它呢？ 现在，分类器只是尝试预测具有完全不同标签的新<
浏览 26提问于2021-09-30得票数 0
我正在学习如何准备数据，构建估计器，并使用训练/测试数据拆分进行检查。 我的问题是如何正确地准备测试数据集。 我将我的数据分成测试和训练集。正如"Hands on with machine learning with Scikit-Learn"教我的那样，我为我的数据准备建立了一个管道： num_pipeline = Pipeline
浏览 19提问于2019-08-21得票数 0
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我必须在一个有7天时间限制的集群上运行我的模型，如果计算成本超过了7天，作业将在集群上结束。因此，训练将不会完成以获得用于预测的已保存模型。我正在训练一些分类器模型(例如SVC、KNeighborsClassifier等)。从scikit-learn开始，想知道是否有任何函数或库可以在特定持续时间之间拍摄模型快照，然后从已停止的点继续训练(类似于深度学习中的应用)？
谢谢
浏览 19提问于2019-08-13得票数 1
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我正在使用scikit-learn监督学习方法进行文本分类。我有一个训练数据集，其中包含输入文本字段及其所属的类别。我使用tf-idf，SVM分类器管道来创建模型。该解决方案适用于正常的测试用例。但是，如果输入的新文本具有与训练集中相同的同步词，则解决方案无法正确分类。例如:单词'run‘可能存在于训练数据中，但如果我使用单词'sprint’进
浏览 0提问于2016-10-07得票数 3
如何在Scikit-learn python中创建图像特征数据集，如iris_dataset？在库中有表示数据集的csv文件。仅包含数字的csv文件。这些数字是如何生成的？特征提取？不幸的是，我在这里只看到了一个java教程，...，在5点讨论如何生成训练矩阵(平均矩阵和协方差矩阵)？Scikit中有没有生成这些训练数组的函数？
浏览 1提问于2012-12-11得票数 0
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假设我有一个具有5个特征的数据集，并且我想使用特征1、2和5进行训练(跳过特征3和4)。我不想更改数据集，因为我希望在预测期间将相同的5个特征提供给模型。我只想让预处理管道的第一步去掉功能3和4。此外，我希望能够在训练结束时对管道对象执行pickle/joblib操作，而无需依赖于要加载和运行的任何其他对象或代码来实现pickled对象。因此，我不想使用FunctionTransforme
浏览 1提问于2019-06-07得票数 1
在训练数据集上交叉验证超参数网格后，SparkML的CrossValidator是否重新适合整个训练数据集？如果不是，它会从交叉验证的哪一部分中选择用于推断的bestModel？拟合的CrossValidator使.transform()方法可用。为此，CrossValidator是否使用最佳超参数在整个训练/交叉验证数据集上重新训练，并使用重新
浏览 22提问于2021-03-23得票数 0
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我训练了一个具有缩放特征的SVM scikit-learn模型，并将其持久化以供以后使用。在另一个文件中，我加载了保存的模型，并希望提交一组新的特征来执行预测。我必须缩放这组新功能吗？我没有调整新的值，我得到了奇怪的结果，我不能做预测。尽管如此，StratifiedShuffleSplit生成的大型测试集的预测工作良好，我获得了97%的准确率。问题在于使用经过缩放特征训练<
浏览 20提问于2019-07-01得票数 1
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我使用scikit-learn库对卫星图像执行监督分类(支持向量机分类器)。我的主要问题是如何训练我的SVM分类器。我在youtube上看过很多视频，也读过一些关于如何在scikit-learn中训练支持向量机模型的教程。我看过的所有教程，都使用了著名的Iris数据集。通过阅读scikit-learn文档，培训过程非常简单。
在我的例子中
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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我使用GridsearchCV训练了多个不同的模型。在训练过程中，数据排序如下： [feature 1, feature 2, feature 3, feature 4] 我想使用保存的(用joblib保存的)模型来预测新数据。新数据/不可见数据的顺序如下： [feature 1, feature 2, feature 4, feature 3] 训练<
浏览 16提问于2019-02-26得票数 0
我有一个巨大的数据矩阵X，其中行的子集对应于不同的任务，这些任务是相关的，但也具有不同的特殊属性。因此，我想训练一个带有一些正则化的多任务模型，并选择sklearn的linear_model MultiTaskElasticNet函数。我对拟合模型的输入感到困惑。它说X和Y矩阵都是二维的。Y中的第二个维度对应于
浏览 4提问于2016-03-29得票数 0
我正在探索pyspark和整合scikit-learn与pyspark的可能性。我想使用scikit-learn在每个分区上训练一个模型。这意味着，当我的RDD被定义并分布在不同的工作节点上时，我想使用scikit-learn并在每个工作节点上存在的每个分区上训练一个模型(假设是一个简单的k- means )。由于scikit-learn算法需要一个Pandas数据</em
浏览 4提问于2016-07-04得票数 4
我用Scikit学习训练了一个分类器。我正在加载输入，以训练我的分类器从CSV。我的一些专栏的价值。“城镇”是典型的(例如可以是“纽约”、“巴黎”、“斯德哥尔摩”、.)。为了使用这些规范列，我正在使用Scikit-Learn的LabelBinarizer进行一次热编码。在培训之前，我就是这样转换数据的：from sklearn.preprocessing import Lab
浏览 3提问于2017-10-09得票数 4
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我用pd.read_gbq()在Jupiter Notebook中加载了GBQ中的数据。然后我对它们进行预处理并建立ML模型(我知道BigQueryML，但这对我的任务来说还不够)。我知道如何在GBQ中加载结果，但我不知道如何自动生成结果。我需要每天训练模型和预测。云服务有没有商机？也许可以用可乐？
浏览 22提问于2019-10-08得票数 0
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我有很多文本数据，我想进行分类。我以块的方式增量地获取这些数据(例如500个样本)。我想使用这些块在NLTK中执行training NaiveBayesClassifier，但需要零散地进行训练。我是否可以用一个chuck来训练NaiveBayesClassifier，然后用它来训练下一个chuck等等？
我在文档中找不到这个问题的答案。
浏览 1提问于2014-03-16得票数 3
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