我正在尝试计算一个twitter情感分析项目的准确率。然而,我得到了这个错误,我想知道是否有人可以帮助我计算精度?谢谢 错误:ValueError: Classification metrics can't handle a mix of continuous and multiclass targets 我的代码: import re
import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metric
我不确定这样做对不对?我想从数组(文档)中删除数字。
for (var i = 0; i < clean.length; i++) {
var regex = /([^0-9]*)$/;
console.log(regex.test(clean));
tags.push(clean);
if (regex.test(clean[i])) {
clean.splice(i, 1);
}
}
我正在尝试进行特征提取,并为twitter情感分析项目建立一个模型。然而,我得到了以下错误,我想知道是否有人可以帮助我? 错误: ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 我的代码: import re
import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
# nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
# sklearn
from sklearn.ensemble import
我正在尝试使用拥抱变压器库和这个数据集来训练和评估仇恨检测模型。模特的表现是次要的,只是试着去做。我已经对数据进行了预处理,并将其标记如下:
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import RandomState
import re
import preprocessor as p
from transformers import AutoTokenizer
# Loading raw data
original_data = pd.read_csv('../data/data.csv')
#
我有以下Travis CI yml文件片段:
script:
- if [ $TRAVIS_BRANCH == "master" ]; then
sbt clean coverage test coverageReport docker:publishLocal;
fi
- if [ $TRAVIS_BRANCH == "/^develop-.*$/" ]; then
sbt clean coverage test coverageReport;
fi
它在某种程度上可以工作,但我不能理解它产生的日志。这是一种误导
我在for循环中训练一个模型,因为.我可以。我知道有其他选择,如tf.Dataset API和generators,可以从磁盘中流数据,但我的问题是循环的具体情况。
TF是否在每个循环开始时重新初始化模型的权重?还是只在模型第一次实例化时才进行初始化?
编辑:
for msn in LIST:
data = pd.read_parquet(
"03 - Data",
engine='pyarrow')
data = data[column_order]
data.rename(columns={"
我想在函数中突变一个data.frame对象。以下不是我想做的事:
# function to change factors to characters using dplyr
# x: a data.frame
fa_clean <- function(x,...) {
require(dplyr)
x <- x %>% mutate_if(is.factor, as.character)
print(x)
return(x)
}
# example set
test <- data.frame(number=c(1:10),letter=a
我对使用Kmeans算法的标签数据有一个问题。我的测试句子得到了True Cluster,但我没有得到真正的标签。我已经使用true_label_test来匹配集群,但是这个kmeans可以移动集群,真实的标签与集群的数量不匹配。我需要帮助来解决这个问题。这是我的代码
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.cluster import KMeans
from nltk.corpus im
.gitlab.yml有以下内容
stages:
- test
- publish
- deploy
- manual
# Test all commits regardless of branch in a WildFly 10 instance
test:wf10:
stage: test
script:
- mvn clean test -U -Dprofile.wildfly10 -Dwildfly10.servergroup=masterdata-web
tags:
- test
# Publish tagged release