基于that topic，为了使用scikit's cross_val_score，我为statsmodels' glm创建了一个包装器。现在我需要通过SM.GLM的var_weights参数来介绍variance/analytic weights。)
sm_glm.fit() 但是交叉验证 cross_val_score(sm_glm, x, y, cv, scoring) 由于cross_val_score修剪(在cv折叠之后)x和y，而不是var_weights
浏览 12提问于2020-09-16得票数 1
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我正在寻找一种方法，我可以使用从python获得的fit对象(结果)输入到cross_val_score的scikit-学习cross_validation方法？我收到以下错误
在0x7fa6e801c590上实现“fit”方法statsmodels.discrete.discrete_model.BinaryResultsWrapper对象的估计器被传递
浏览 9提问于2016-12-08得票数 33
以下是代码：import statsmodels.api as smfrom sklearn.model_selection import KFold
cross
浏览 1提问于2021-12-03得票数 0
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sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_errorfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom statsmodels.tsa
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
我理解cross_validate以及它是如何工作的，但是现在我对cross_val_score到底做了什么感到困惑。有人能给我举个例子吗？
浏览 0提问于2018-03-01得票数 26
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目前，我正在尝试将Conda中的statsmodel包更新为开发者版本statsmodel v0.11.0dev0。在上给出了一个关于如何安装开发人员版本的简短提示，尽管如此，我还是无法理解。为了具体地更新statsmodel包，我需要将什么放在前面？一个逐步的例子将是非常有用和高度赞赏的。
浏览 1提问于2019-09-10得票数 4
sklearn.ensemble import RandomForestClassifier X=X_train_val,
y=y_train_val如果我只是将分类器安装到火车数据中，并将其应用到测试数据中，我得到的F1分数也在90%左右，这让我相信我应用cro
浏览 0提问于2020-02-17得票数 0
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我正在尝试从运行下面的Statsmodels示例。即使在升级到StatsModels6之后，我也得到了同样的错误。plot_predict('1990', '2012', dynamic=True, ax=ax, plot_insample=False)
C:\Anaconda\lib\site-packages\statsmodels
浏览 7提问于2015-05-30得票数 3
sklearn.ensemble import RandomForestClassifiery = np.random.randint(0,2,(100,))cv = StratifiedKFold(y, random_state=1)
s = cross_val_sc
浏览 0提问于2016-09-30得票数 10
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我有statsModels0.5.0，我想升级到0.6.0的最新版本。我就是这么做的$ cd statsmodelserror: can't copy 'statsmodels/nonparametric/_smoothers_lowess.c':
浏览 4提问于2014-05-20得票数 0
我在笔记本上在两个不同的单元格中执行以下命令：
---call last)
<ipython-input-48-de4073ce
浏览 0提问于2018-10-25得票数 0
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当我运行以下代码时：我收到以下错误消息：~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/statsmodels/regressio
浏览 14提问于2022-02-21得票数 0
我还尝试在我的Python代码中显式导入statsmodels.init._version，但这也不起作用。_filtersimport statsmodels.tsa.statespace._inversionsimport statsmodels.tsa.statespace._classical
浏览 2提问于2020-09-01得票数 0
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= cross_val_score(classifier, X_train, y_train, scoring='precision', cv=10)result_f1 = cross_val_score(classifier, X_train, y_train, scoring='f1', cv=10)
对
浏览 3提问于2018-03-13得票数 0
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= cross_val_score(classifier, X_train, y_train, scoring='precision', cv=10)result_f1 = cross_val_score(classifier, X_train, y_train, scoring='f1', cv=10)
对
浏览 0提问于2018-03-12得票数 2
2回答
弃用警告
、、、、
import operatorimport numpy as npimport xgboost as xgb%matplotlib inline
导入上述文件后，我得到了一个模块未找到错误，因为我没有安装xboost，因为我是python和数据分析的新手。现在，在安装了xgboost之后，我收到了上面几行代码的弃用警告
浏览 0提问于2017-06-21得票数 0
我想知道Python的后期测试是如何执行的(我通过不同的独立实验估计了一个参数，从每个拟合中获得了一个不确定的值)。提前感谢
浏览 35提问于2019-01-17得票数 0
2回答
X_test, Y_train, Y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.3 )cross_val_score
浏览 115提问于2020-03-05得票数 1
我使用ARIMAResults的plot_predict函数来提前5年预测数据，这是相当合理的。唯一的问题是，我需要为Power Bi预测的数据！ 我如何才能真正看到这些值(不在图上)？ 注意:我使用的是python！ 谢谢!
浏览 470提问于2021-09-13得票数 0
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