如何格式化scikit-learn输出数据？
scikit-learn是一个流行的机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。在使用scikit-learn进行数据处理和模型训练时，我们可以通过一些方法来格式化输出数据。
- 使用NumPy库进行格式化：
- 可以使用NumPy库的
set_printoptions函数来设置输出格式。例如，可以设置浮点数的小数位数、科学计数法等。 - 示例代码：
- 示例代码：
- 可以使用NumPy库的
- 使用pandas库进行格式化：
- 可以使用pandas库的
set_option函数来设置输出格式。例如，可以设置浮点数的小数位数、显示的列数等。 - 示例代码：
- 示例代码：
- 可以使用pandas库的
- 使用自定义函数进行格式化：
- 可以编写自定义函数来格式化输出数据。例如，可以使用字符串格式化方法来设置输出的格式。
- 示例代码：
- 示例代码：
这些方法可以根据具体的需求来进行选择和组合使用。通过格式化输出数据，可以使结果更易读、更符合需求。
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我一直在使用Python和Python的Scikit- learning机器学习API研究机器学习KNN (K近邻)算法。
我已经使用python和Scikit-learn创建了带有玩具数据集的示例代码，并且我的KNN工作得很好。但正如我们所知，Scikit-learn API是为在单机上工作而构建的，因此一旦我用数百万个数据集替换我的玩具数据，就会降低我的输出性能。
我已经搜索了许多选项、帮助和代码示例，它们将使用spark和Scikit-learn API并行分发我的机器学习处理，但我没有找到任何适当的解决方案和示例。
您能让我知道如何使用Apache Spark和Scikit-learn
浏览 0提问于2016-06-12得票数 1
假设我有以下输入数据：
[[1.0, 1.5, 2.0],
[2.0, 1.5, 2.0],
[1.0, 2.0, 3.0],
[1.0, 1.5, 3.0]]
输出数据如下：
[100, 100, 80, 60]
假设输入值没有预先确定的相关性，我如何使用scikit-learn来使用这些数据来估计一组输入值中的输出值？
浏览 0提问于2016-03-25得票数 0
我在64位的windows上安装了Anaconda，还使用"conda install scikit-learn“安装了scikit-learn。然而，当我打印出安装在python中的所有模块时，我找不到scikit-learn，并且我不能导入scikit-learn。所以我猜这个包没有正确安装。
但如果我输入"conda update scikit-learn"，它将输出“所有已安装的已请求的软件包。环境中的软件包位于...\AppData\Local\Continuum\Anaconda:”Scikit-learn 0.15.2 np19py27_
对可能出了什么问
浏览 6提问于2014-11-21得票数 1
我正在处理一个包含数值列和分类列的异构数据集。我想使用Scikit-Learn的ColumnTransformer来对分类数据进行OneHotEncode，但是ColumnTransformer只会重新组合我应用转换器的列。
我不想将一个转换器应用到数值列中，如何才能让通过函数实现的非转换值保持不变并包含在输出中？
浏览 0提问于2022-11-25得票数 2
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我有一个图像数据集，我想对其运行非线性降维。为了决定使用多少个输出维度，我需要能够找到保留方差(或解释方差，我相信它们是相似的)。Scikit-learn似乎拥有到目前为止最好的流形学习算法选择，但我看不到任何获得保留方差统计的方法。有没有我遗漏的scikit-learn API的一部分，或者计算保留方差的简单方法？
浏览 46提问于2016-07-21得票数 2
1回答
在机器学习的coursera课程中，它说梯度下降应该收敛。
我使用的是scikit learn中的线性回归。它不提供梯度下降信息。我在stackoverflow上看到了很多关于使用梯度下降实现线性回归的问题。
我们如何在现实世界中使用scikit-learn中的线性回归？或者为什么scikit-learn不在线性回归输出中提供梯度下降信息？
浏览 0提问于2015-12-26得票数 26
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我使用的是python 3.6.3和sklearn 0.20.3，但我无法打印多标签混淆矩阵。 from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix 输出： ImportError: cannot import name 'multilabel_confusion_matrix' 我还尝试安装了一个新版本的scikit-learn。但它对我不起作用。 conda update scikit-learn
conda install scikit-learn==0.21.dev0
pip install scikit-le
浏览 352提问于2019-04-27得票数 2
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我试图用这些片段复制相同的输出：
Scikit-Image + Keras
from keras.models import model_from_json
import numpy as np
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
image = resize(imread(img_path, as_grey=False), (80, 80), preserve_range=True, mode='constant')
image /= 255.
img_array = np.a
浏览 3提问于2020-06-17得票数 0
1回答
我试图使用scikit-learn模块来计算AUC和绘制三种不同分类器输出的ROC曲线，以比较它们的性能。我对这个话题非常陌生，我很难理解我所拥有的数据应该如何输入到和函数中。
对于测试集中的每一项，我都有三个分类器的真实值和输出。这些类是['N', 'L', 'W', 'T']。此外，对于分类器的每个值输出，我都有一个信心分数。如何将此信息传递给roc_curve函数？
我需要label_binarize输入数据吗？如何将分类器输出的[class, confidence]对列表转换为roc_curve所期望的y_score
谢谢
浏览 2提问于2015-11-05得票数 7
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2回答
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。为了在scikit-learn中进行有监督的支持向量机分类，我们需要有标签。对于Iris数据集，我们有一个Iris.target，它是我们试图预测的标签('setosa'，'versicolor'，'virginica')。通过阅读scikit-learn文档，培训过程非常简单。
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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2回答
我想创建自己的数据集，并在scikit-learn中使用它。Scikit-learn有一些数据集，如“波士顿住房数据集”(.csv)，用户可以通过以下方式使用它：
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()
下面的代码可以获得这个数据集的data和target：
X = boston.data
y = boston.target
问题是如何创建我自己的数据集，并以这种方式使用？感谢您的回复，谢谢！
浏览 8提问于2017-02-24得票数 8
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引擎来获得训练scikit-learn模型运行的python脚本，但是还没有找到托管酸洗模型或将其用于预测的方法。
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
2回答
古滑雪板版朱庇特笔记本
、、、、
我按终端更新sklearn版本
conda install scikit-learn=0.18
如果我列出了conda list scikit-learn
# packages in environment at /Users/Claudia/anaconda:
scikit-learn 0.18.1 np111py27_1
scikit-learn 0.18.1 <pip>
但如果我在笔记本上跑
print('The scikit-learn version
浏览 6提问于2017-01-20得票数 4
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4回答
我想应用scikit-learn提供的缩放scikit-learn模块来对数据集进行对齐，我将使用它来训练svm分类器。
然后如何存储标准化参数，以便也可以将它们应用于我想要分类的数据？
我知道我可以使用standarScaler，但我可以以某种方式将它序列化为一个文件，这样每次我想运行分类器时都不必将它与我的数据相匹配？
浏览 4提问于2016-03-11得票数 19
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1回答
我有一些图片需要识别，其中一张是正确的。我尝试通过scikit-learn knn函数将它们与我的正确数据集进行比较。
我认为正确的图片和正确的数据集之间的距离应该是最近的。
我可以通过比较我需要识别的每张图片的距离来获得正确的图片。
我的问题是，我如何才能通过scikit-learn knn获得距离。
浏览 1提问于2020-07-18得票数 0
在scikit-learn数据集中有没有通用的标签输入格式？我看到它有target_names格式的输出标签列表。我想遵循scikit约定，并在输入变量(例如性别)中保留一些有关标签的数据。对此有什么约定吗？像这样的东西
>>> data_set.inputs["sex"]
{'male': 1, 'female': 0}
浏览 0提问于2013-01-26得票数 0
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我将使用scikit-learn库来实现我的SVM分类。
我的特征的值是0/1，我已经将这些值保存在特征的txt文件和我的标签的单独的txt文件中。
现在我的问题是，如何使用scikit-learn加载用于训练和测试阶段的外部数据集？
浏览 21提问于2017-01-30得票数 0
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我想安装scikit-learn=0.24.0和scipy==1.7.1，这是它的依赖项之一。Scikit-学习需要一个版本的枕，即>=0.19.1。
我有以下requirements.txt：
scipy==1.7.1
scikit-learn==0.24.0
所以,
it下载ciply1.7.1它下载了scikit-学习0.24.0.下载再用1.7.3版本
Python版本: 3.7版本的Pip: 18.1
我想要的只是第一次下载。怎么做呢？
浏览 5提问于2022-01-05得票数 0
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2回答
我正在尝试使用来自scikit-learn的scikit-learn。目前，我所做的工作如下：
在某些特性上应用LabelEncoder
构建一个RandomForest回归器
守则是：
x['zipcode'] = labelencoder.fit_transform(x['zipcode'])
rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=20, random_state=0)
rfr.fit(x, y)
如何构建一个Pipeline，以便未来的未见数据能够进行相同的转换？
浏览 0提问于2019-07-29得票数 1
我正在使用Python的Scikit-Learn和Pandas库进行数据分析。如何将Python与数据可视化工具(如Qlikview )接口？
浏览 6提问于2016-05-03得票数 2
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2回答
我是在一个萨吉克朱庇特笔记本上，我需要使用0.22或更高版本来训练和腌制我的模型。但是，我不能更新sklearn的版本。
通过pip更新
!pip3 install sklearn --upgrade
输出：
WARNING: pip is being invoked by an old script wrapper. This will fail in a future version of pip.
Please see https://github.com/pypa/pip/issues/5599 for advice on fixing the underlying issue.
To
浏览 6提问于2020-06-04得票数 0
1回答
我知道以前有人问过这个问题，但我的问题略有不同。我想使用scikit-learn的卫星数据来完成我的任务，但找不到方法。我的任务很明确： 首先，我想加载scikit-learn的moons数据集并拆分数据集，这样随机选择的70%的元组用于训练，30%的元组用于测试。 我使用以下代码来完成此操作： 我如何编辑我的代码来完成我想要的任务？你能帮我弄清楚吗？
浏览 16提问于2020-11-17得票数 0
我运行了一个聚类算法，并希望使用scikit-learn中的silhouette分数来评估结果。但是在scikit-learn中，它需要计算距离矩阵: distance = pairwise_distances(X，metric=metric，**kwds)
由于我的数据是300K的量级，我的内存是2 2GB，结果内存不足。我不能对聚类结果进行评估。
有人知道如何克服这个问题吗？
浏览 2提问于2013-05-08得票数 21
我有一个经过训练的OneVsRestClassifier (scikit-learn)。
clf = OneVsRestClassifier(LogisticRegression(C=1.2, penalty='l1')).fit(X_train, y_train)
我想找出我的测试数据的损失。我使用了log_loss函数，但它似乎不起作用，因为我有多个类作为每个测试用例的输出。我做什么好？
浏览 1提问于2016-06-29得票数 3
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我有点熟悉R和纯正python，但不熟悉scikit-learn或numpy。
我发现了scikit-learn at 中包含的虹膜数据集的以下代码
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
与其使用作为scikit-learn一部分的iris，我希望加载一个csv文件，该文件的形式如下：
A,B,C,D
5.1,3.5,1.
浏览 6提问于2013-12-11得票数 1
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我正在写一个java文本挖掘工具。我想用scikit-learn分类器测试我的数据集。我使用Java动态创建特征向量，向量非常稀疏。我想将我的稀疏向量/数据集导出为一种可以轻松与scikit-learn一起使用的格式。我已经用Java语言编写了一个导出函数，将数据集导出为ARFF格式，但我发现用scikit-learn无法读取它。有一些用于ARFF文件的python解析器，但它们不支持稀疏数据集。
即哪种格式？！
浏览 5提问于2015-05-15得票数 0
2回答
序列化scikit-learn分类器最有效的方法是什么？
我目前正在使用Python的标准pickle模块来序列化，但这导致了一个非常大的Pickle。序列化的对象可以是100MB或更大，这似乎很多，并且需要一段时间才能生成和存储。我用Weka做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几个MB。
scikit-learn是否有可能将训练数据或其他无关信息缓存到pickle中？如果是这样的话，我如何加快和减少序列化的scikit-learn分类器的大小？
classifier = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer(ngra
浏览 0提问于2013-07-11得票数 6
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1回答
包含ID列的训练模型
、、、
我正在使用scikit-learn训练一个模型，其中我的数据集中有一个ID列。当我使用测试数据集训练model.But时，我删除了ID列，在进行预测后，我需要将其映射回ID列。
做这件事最好的方法是什么？在scikit-learn中构建模型时，我们可以设置一个非预测器列。另外，像TensorFlow，Spark ML这样的其他ML工具又如何呢？它们是否支持此功能？
我在stackoverflow上找到了这个，但正在寻找其他选择。
浏览 1提问于2018-04-18得票数 2
我已经在Fedora 20上从源代码安装了scikit-learn 0.15.2，但仅适用于root用户。下面是我所做的：
$ sudo yum install gcc gcc-c++ numpy python-devel scipy
$ cd ~/Downloads/
$ git clone https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
$ cd scikit-learn
$ sudo python setup.py install
这样就可以很好地安装软件，但只适用于root用户。我忘了
$ python setup.py build
在
$ s
浏览 8提问于2015-01-29得票数 0
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
5回答
我在数据库的表中使用datetime格式。
格式如下: yyyy/mm/dd 00:00:00
1)如何从值中仅提取日期和时间? 2)如何在输出时将日期重新格式化为mm/dd/yyyy ? 3)如何在输出时将时间重新格式化为hh:mm am/pm？
谢谢
浏览 6提问于2012-09-09得票数 0
数据集包含字符串列。我如何对基于字符串的列进行编码，就像我们在scikit-learn中所做的那样
浏览 3提问于2015-06-01得票数 10
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3回答
我正在使用scikit-learn库，并想尝试一下代码。如何调用定制库而不是标准库？这里mycode.py是主函数，它调用sklearn的函数(我想修改sklearn函数)
下面是我的代码结构
mycode.py
scikit-learn\
benchmarks\
sklearn\
etc
我在mycode.py中尝试过：
from scikit-learn import sklearn
不起作用，因为scikit-learn是无效的Python模块名称。我也不能更改存储库名称，因为它会破坏所有sklearn测试。我也试过了
import os, sys
CURRENT
浏览 3提问于2013-11-19得票数 0
我有make_moons数据集，由scikit-learn生成
X, y = make_moons(n_samples=120)
在python中，我如何给出偏差值为0.2的卫星数据集的高斯噪声？
浏览 1提问于2020-12-12得票数 0
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当我在jupyter文件中运行时
import sklearn
print(sklearn.__version__)
结果是0.23.2，但是我想安装0.22.2。所以我立即
conda remove scikit-learn
并安装：
conda install scikit-learn=0.22.2
不幸的是，出现了以下错误：
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: scikit-learn=0.22.2
如何删除sklearn版本0.23.2并安装0.2
浏览 2提问于2020-08-26得票数 1
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1回答
我正在构建一个决策树模型，该模型将用于生产。
在文档中，这里泡菜被用来序列化模型，然而，由于对该技术的关注，我认为可能有更好的解决方案来将模型导出到生产中。
泡菜(也可以扩展)，在可维护性和安全性方面存在一些问题。因为这个，
永远不要对不受信任的数据进行解密，因为它可能导致在加载时执行恶意代码。
虽然使用一个版本的scikit-learn保存的模型可能在其他版本中加载，但这是完全不受支持的，也是不可取的。还应铭记，对这些数据执行的操作可能会产生不同和意外的结果。
因此，我的问题是:使用scikit-learn，是否有一种安全、方便的技术将模型输出到生产中。
PS:将点数据转换成python函数
浏览 0提问于2018-06-22得票数 2
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3回答
几周前，我从GitHub安装了：
pip install git+git://github.com/scikit-learn/scikit-learn@master
我访问了GitHub，从那时起，主分支发生了几次变化。
如何更新本地安装的scikit-learn
我尝试过pip install scikit-learn --upgrade，但我得到了：
Requirement already up-to-date
Cleaning up ...
浏览 1提问于2013-07-18得票数 30
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3回答
我正在尝试实现Iris数据集的分类算法(从Kaggle下载)。在物种列(Iris-setosa，Iris-versicolor，Iris-virginica)中按顺序排列。如何使用Scikit-Learn对培训和测试数据进行分层？
浏览 3提问于2020-03-04得票数 2
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2回答
我正在使用在数据集上拟合随机森林回归器。有没有可能用一种格式来解释输出，这样我就可以在不使用scikit-learn甚至Python的情况下实现模型fit？
该解决方案需要在微控制器中实现，甚至可能在中实现。我正在用Python语言进行分析和学习，但我想在uC或FPGA上实现。
浏览 2提问于2013-05-02得票数 6
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1回答
我已经下载了最新版本的scikit-学习(0.18)，然而，spyder继续使用以前的版本(0.17)。我如何使两者兼容？
我使用Anaconda更新了这两个发行版：
conda update spyder
conda update scikit-learn
编辑
简单地强迫Anaconda安装scikit-learn (0.18)就成功了：
conda install scikit-learn=0.18
浏览 0提问于2016-10-07得票数 3
anaconda/spyder scikit学习更新0.21.3至0.22.2
(base) mm@mm:~$ python --version
Python 3.7.4
(base) mm@mm:~$ anaconda --version
anaconda Command line client (version 1.7.2)
我的scikit-learn版本是0.21.3，但我不能更新到0.22.2，我已经尝试过多种方法来更新，但我认为这个版本不包括在我的频道中。我使用的是默认的通道。
如何使用sckit-learn或任何其他可能的方式更新conda
我的历史(我尝试过的命令)：
150
浏览 1提问于2020-03-20得票数 1
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我想在Google Colab中使用scikit-learn版本0.24.1。首先，我通过以下方式卸载当前安装的版本( 0.24.2)：
!pip uninstall scikit-learn -y
然后，我通过以下方式安装0.24.1版：
!pip install scikit-learn==0.24.1
然而，当我导入scitkit-learn时，我认为是0.22.2.post1版本，而不是0.24.1版本。
如果您有任何想法如何解决它，请让我知道。
背景:我通过scikit-learn 0.24.1训练模型，我想使用相同的版本来加载训练过的模型。现在，当我加载经过训练的模型时，我得到警告
浏览 9提问于2021-05-20得票数 0
在scikit中，学习TfidfVectorizer允许我们适应训练数据，然后使用相同的向量器来转换我们的测试数据。火车数据转换的输出是一个矩阵，表示给定文档的每个单词的tf-以色列国防军得分。
然而，拟合向量器如何计算新输入的分数？我猜到：
新文档中单词的分数，由训练集中同一单词的分数与文档的分数相加而得。
新文档被“添加”到现有的语料库中，并计算出新的分数。
我试过从scikit-learn的源代码中推断出这个操作，但无法完全弄清楚。这是我之前提到的选择之一还是其他的选择？请协助。
浏览 0提问于2019-04-16得票数 10
3回答
我的程序首先在100个集群中集群一个大数据集，然后使用multiprocessing在每个集群上运行一个模型。我的目标是连接在一个大csv文件中的所有输出值，这是所有输出数据的连接，从100个拟合的模型。
现在，我只是创建100个csv文件，然后在包含这些文件的文件夹上循环，然后逐个复制它们，然后在一个大文件中逐行复制它们。
我的问题是:在不导出100个文件的情况下，是否有更聪明的方法来获得这个大输出文件。我使用pandas和scikit-learn进行数据处理，使用multiprocessing进行并行化。
浏览 2提问于2015-10-10得票数 0
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2回答
我使用的是scikit-learn提供的支持向量机函数。我想知道我是否需要在拟合模型之前进行标准化。据我所知，LibSVM往往需要对数据进行预处理.我不确定scikit-learn是否自动将数据规范化，而不是期望我们自己来处理它。
浏览 0提问于2017-02-02得票数 0
回答已采纳
我使用Microsoft.Office.Interop.Excel从Excel中读取数据。
Application excel = new Application();
Workbook wb = excel.Workbooks.Open("/sample.xlsx");
Worksheet sheet = wb.Worksheets["Table 1"];
Range range = (Range)sheet.get_Range("A" + 1, "A" + 1);
String value = Convert.ToStrin
浏览 1提问于2016-04-05得票数 0
安装了scikit之后--学习如何使用pip install -U scikit-learn，我得到以下信息
Requirement already satisfied: joblib>=1.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from scikit-learn) (1.2.0)
Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from scikit-learn) (3.1.0)
Re
浏览 14提问于2022-10-23得票数 1
1回答
我正在生成一个5000 *6数组，并使用来自scikit学习的KDE和来自statsmodel的MultivariateKDE来评估ln(概率密度)。由于两种方法都可以处理多维数据，所以我希望使用这两种方法都能得到相同的结果。但是，结果是不同的。当我查看带宽的价值时，我看到了scikit--学习KDE使用标量值来表示带宽，而多元KDE使用一维数组来表示带宽。
那么，哪个带宽是正确的?
我正在附加下面的代码片段，
# Generating random data
rng = np.random.RandomState(42)
X = rng.random_sample((5000,6))
#
浏览 1提问于2021-04-21得票数 0
2回答
如何使用scikit learn库中的TF-IDF vectorizer来提取推文的unigrams和bigrams？我想用输出训练一个分类器。 这是来自scikit-learn的代码： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.
浏览 30提问于2020-10-28得票数 5
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我的困惑源于这张照片
在Scikit-learn docs 上找到。据我从这张图片中了解到，整个数据集被分割成两个训练集和测试集，交叉验证只发生在培训部分。但是，我们如何执行最后的评估，如图中所示的橙色框？文档仅显示此示例。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
scores
然后输出每个折叠的数组，如so array(
浏览 3提问于2022-01-19得票数 -2
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