我正在尝试使用TPOT进行文本分类。我知道你可以为TfidfVectors保存词汇表，但是我在获取我的模型的结果时遇到了一些问题。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from tpot import TPOTClassifier我不确定是否必须填充句子，或者如何使其泛化为不同的值。我认为使用相同的tfidconverter应该足够好了。
浏览 17提问于2020-12-12得票数 0
目前，我的代码如下所示：clf = clf.fit(X, Y)X = [[0, 1], [1, 1]]X = [{'avg': 0, 'stddev': 1}, {'avg': 1, 'stddev': 1}]
浏览 5提问于2013-10-14得票数 1
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但是由于行号和唯一的用户值矩阵将是1百万X 1500，所以需要以稀疏格式(否则数据会杀死所有RAM)。对我来说，通过熊猫DataFrame处理数据是一种方便的方法，现在它也支持稀疏格式：
df = pd.get_dummies(df, columns=['user_id', 'type'], sparse但是，对于使用scikit、algos和xgboost，必须将数据转换为<
浏览 6提问于2015-10-31得票数 5
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在R中的稀疏逻辑矩阵中，:符号表示什么？下面我给出了一些例子：> m <- Matrix(c(0,0,2:0), 3,5)3 x 5 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
[2,] . . 2 . 1> m > 1
3 x 5 sparse Matrix of class
浏览 0提问于2015-08-26得票数 3
我有一个16000×600的布尔矩阵。我想用Jaccard距离作为度量，从它创建一个距离矩阵。最终矩阵的维数为16000×16000。为此，我使用了。当我在一段时间后运行我的程序时，程序会抛出此警告，但不会退出。= 0).sum()))如何纠正这一问题？
115行只包含0。
浏览 3提问于2014-07-06得票数 0
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我试图在稀疏的theano变量中取非零元素的exp。我有当前的代码：A_sparse = theano.sparse.csc_from_dense(A)mask = (A_sparse != 0)
A_sparse[mask] = np.exp(A_sp
浏览 4提问于2016-03-16得票数 1
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我有一个大小为50*10000的csr格式稀疏矩阵A和大小为50的np.array v，我想对其计算产品v.dot(A)。我如何有效地做到这一点？当然，运行v.dot(A)不是一个好主意，因为scipy.sparse不支持np操作。不幸的是，据我所知，scipy.sparse没有一个由向量左乘矩阵的函数。我尝试过以下方法，但这些方法似乎都很耗时--成本很高：
Transpone A和使用</
浏览 1提问于2020-04-23得票数 1
对于SciPy稀疏矩阵，可以使用todense()或toarray()将其转换为NumPy矩阵或数组。反转的函数是什么？
我搜索了，但不知道哪些关键字应该是正确的命中。
浏览 1提问于2011-10-28得票数 99
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我正在处理netflix数据集，并尝试使用nmslibR包对netflix数据集产生的稀疏矩阵进行一些KNN类型的工作。这个包只接受scipy稀疏矩阵作为输入，因此我需要将R稀疏矩阵转换为该格式。dfm3<-TO_scipy_sparse(dfm2)
浏览 0提问于2018-07-02得票数 1
当我试图使用sim2()从text2vec包创建一个Jaccard相似矩阵时，我被一个奇怪的性能问题弄糊涂了。我有一个稀疏矩阵21万x 500，我想得到Jaccard相似矩阵，如前所述。当我直接尝试在sim2函数中使用矩阵时，它需要超过30分钟，并在错误消息中删除。这是我使用的R脚本：JaccSim <- sim2(my_sparse_m
浏览 3提问于2017-06-23得票数 1
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我试图从Tensorflow内置的稀疏矩阵乘法API中获取性能优势。建议tf.embedding_lookup_sparse是正确的方法。但是，embedding_lookup_sparse的性能似乎在中有些令人失望。虽然它执行较小的矩阵乘法，<1,3196>和<3196,1024>，但稀疏度为0.1的稀疏矩阵不能获得密集
浏览 6提问于2016-06-08得票数 4
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影响这一结果的主要预测因素之一是“产品”，即卖给客户的产品。我随机抽样的数据集包含140万个条目。model.matrix(~ product, data=salesdata)返回一个错误。(需要38.4GB内存)
有人能指导我如何对这些分类变量进行编码吗？独立的:产品代码(数量，但作为质量处理，因为价值是名
浏览 0提问于2016-05-02得票数 6
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简言之：从它创建子矩阵长表实际上表示的是一个巨大的矩阵，数据具有以下形状(示例不是真实的)：146000 146000位置之间的距离是均匀大小的，并且总是有1k的距离(它们代表垃圾箱)。其目标是比较每个坐标/bin与所有其他坐标。因此，如果有n桶，我们得到一个n x n值的矩阵。不
浏览 0提问于2022-01-02得票数 3
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我需要知道在MATLAB中是否有任何有效的方法来完成以下操作。将相应索引的相应值分配给稀疏矩阵，即：
SPARSE_MAT
浏览 39提问于2018-06-02得票数 1
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是否有人在创建非零值的稀疏矩阵方面有经验，遵循- 0.5，0.5的均匀分布，并且在python中具有零均值(以零为中心)(例如使用Scipy.sparse)？我知道scipy.sparse包提供了一些创建随机稀疏矩阵的方法，比如'rand‘和’rand‘。然而，我无法用这些方法实现我想要的。, 1024, density=0.01, format='csc&#x
浏览 5提问于2017-12-14得票数 1
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我发现设置sparse=False的意思是用OneHotEncoder预处理我的数据。("scaling", StandardScaler(), sca_col), #sca_col containing 3 columns然后我训练我
浏览 1提问于2021-03-11得票数 1
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然而，我仍然需要了解ScyPy的稀疏矩阵是如何算术工作的，以便在我必须处理的应用程序中从稠密的NumPy矩阵切换到SciPy稀疏矩阵。问题是内存的使用。一个大的致密矩阵将消耗大量的内存。所讨论的公式部分是将矩阵添加到标量中的位置。其中V
浏览 2提问于2015-03-27得票数 2
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稀疏张量与自身或稠密张量的乘法在TensorFlow中似乎不起作用。b' of 'MatMul' Op has type string that does not match type 这两个张量都有float32类型的值，这可以通过不使用乘法运算来计算它们。Y本身的乘法返回类似的错误消息。X与它本身的多重运算工作得很好。
浏览 0提问于2015-12-01得票数 27
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我很难理解什么时候使用稀疏版本的expm会比普通版本更好。
如果我取一个密度矩阵M，它恰好是稀疏的，大小为4000 x 4000矩阵并计算scipy.linalg.expm(M)，这大约需要25秒。如果然后执行M_sparse = sparse.csc_matrix(M)并计算scipy.sparse.linalg.expm(M_sparse)，则至少运行10分钟。scipy.sparse<
浏览 5提问于2021-12-28得票数 2
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