sklearn jaccard_score是如何计算的？
sklearn的jaccard_score是用于计算Jaccard相似度的评估指标，用于衡量两个集合之间的相似程度。Jaccard相似度是通过计算两个集合的交集与并集的比值来确定的。
具体而言，sklearn中的jaccard_score计算方式如下：
- 首先，将两个集合分别转化为二进制数组或集合形式。可以使用sklearn的预处理工具来进行转换，如LabelBinarizer或MultiLabelBinarizer。
- 接着，计算两个二进制数组或集合的交集，并统计其元素个数。
- 计算两个二进制数组或集合的并集，并统计其元素个数。
- 将交集的元素个数除以并集的元素个数，得到Jaccard相似度。
Jaccard相似度的取值范围为0到1，其中0表示完全不相似，1表示完全相同。该指标常用于文本分类、聚类分析、推荐系统等领域中的相似度计算。
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我有一个sklearn管道。其中一个步骤是ExpressionTransformer(f"round(X[0]*{nRoundMin})/{nRoundMin}") (从sklearn2pmml.preprocessing导入ExpressionTransformer )。当我尝试将此管道写入PMML文件时，得到以下错误： Standard output is empty
Standard error:
Jun 27, 2019 8:39:55 AM org.jpmml.sklearn.Main run
INFO: Parsing PKL..
Jun 27, 2019 8:4
浏览 51提问于2019-06-27得票数 1
从基本理论上看，knn是一种有监督的算法，而k-均值是一种无监督的算法。
然而，在Sklearn有一个无监督学习(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors)的KNN的实现。
在SkLearn，这个无监督的knn到底是什么版本？
这是knn算法吗？
如果是的话，它是如何被无监督的，因为根据定义，knn是受监督的？
如果不是，那又是什么呢？
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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我正在运行一个回归算法，并使用sklearn管道进行预处理。最初，我对所有数值列都使用了迭代输入程序，但我更愿意为某些列添加一些附加步骤，因此对每个列或至少一些列使用不同的预处理步骤。在某些列中，零值是有效的，而在另一些列中，则是如何标记缺失值。
from sklearn.impute import IterativeImputer
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.ensemble import ExtraTreesRegressor, RandomForestRegressor
import sklearn.preproc
浏览 8提问于2021-05-28得票数 0
我在做文本分类。我有大约32K (垃圾邮件和火腿)文件。
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn.datasets as dataset
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
from sklearn.preprocessing impor
浏览 2提问于2015-05-27得票数 0
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1回答
你好，我正在使用sklearn，为了更好地理解指标，我遵循了以下precision_score示例：
from sklearn.metrics import precision_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
print(precision_score(y_true, y_pred, average='macro'))
我得到的结果如下：
0.222222222222
但是我不明白sklearn是如何计算这个结果的，因为在“官方”页面中说这是在计算下一个公式: tp / (tp +
浏览 4提问于2016-03-07得票数 1
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2回答
下面的代码打印了10倍以上的准确度分数，如下所示 from sklearn.datasets import load_digits, load_iris, load_breast_cancer, load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import MinMaxSc
浏览 35提问于2021-09-04得票数 0
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我试图在Python3.5中建模，并遵循在中可以找到的一个示例。
我已经从sklearn导入了所有所需的库。
但是，我得到了以下错误。
代码：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.cross_validation import KFold #For K-fold cross validation
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClass
浏览 8提问于2016-08-11得票数 1
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我是机器学习的初学者，作为学习的一部分，我选择UCI的学生表现数据集。我想根据给出的特征来预测学生的最终结果。 我首先尝试使用两个高度相关的主要功能G1和G2，这两个功能是两个考试的成绩。我使用LinearRegression算法，得到了0.4或更低的精度。 然后，我在数据帧中的所有对象上尝试了特征工程，但精度仍然是相同的。 如何提高准确率得分？ My code as a Python notebook from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from sklearn.mode
浏览 39提问于2020-07-22得票数 0
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使用Python和SVM，我应用了这两段代码：
首先，我使用dataset应用了这段代码
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.svm import LinearSVC
model = LinearSVC(class_weight='
浏览 1提问于2018-08-18得票数 0
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在使用sklearn.linear_model.LogisticRegression来拟合训练数据集之后，我想获得训练数据集和交叉验证数据集的成本函数的值。
是否可以让sklearn简单地给出它最小化的函数的值(在最适当的情况下)？
该函数在的文档中说明(取决于所选择的正则化)。但是我找不到如何让sklearn给出这个函数的值。
我本以为LogisticRegression.score就是这样做的，但这只是返回准确性(其预测的数据点的分数正确分类)。
我已经找到了sklearn.metrics.log_loss，但这当然不是被最小化的实际函数。
浏览 4提问于2016-03-12得票数 5
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1回答
我找不到如何使用\chi^2为模型选择数值特征的信息。
Fro instance, If I employ the sklearn library:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import chi2
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target # X contains 4 features, y does 3 classes
我可以为数据集构建下表
pivot_table = np.zeros((X.shape[1], le
浏览 0提问于2019-11-26得票数 0
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1回答
我希望使用SGDClassifier评估MNIST数据集上的sklearn.model_selection.cross_val_score。我花了6分钟才三折。如何使用全系统电源来加速进程(我的意思是使用从CPU到图形卡等所有的东西)。顺便说一句，我正在监控CPU的使用情况，它只使用了54%的电源。
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
mnist =
浏览 1提问于2019-09-02得票数 2
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我尝试将Shap (Tree Explainer)用于sklearn.ensemble._stacking.StackingClassifier
explainer = shap.TreeExplainer(clf)
shap_values = explainer.shap_values(x)
shap.initjs()
return shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1], x)
但我有个错误：Model type not yet supported by TreeExplainer: <class
浏览 13提问于2022-06-02得票数 4
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如何修复这个
from sklearn.datasets import load_iris
import os
import math
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
import csv
import pandas as pd
from pandas.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
iris=load_i
浏览 5提问于2021-06-10得票数 0
3回答
如何指定聚类的距离函数？
、、、
我想对给定自定义距离的点进行聚类，奇怪的是，似乎scipy和sklearn聚类方法都不支持指定距离函数。
例如，在sklearn.cluster.AgglomerativeClustering中，我唯一可以做的就是输入亲和力矩阵(这将非常占用内存)。为了构建这个矩阵，建议使用sklearn.neighbors.kneighbors_graph，但我不明白如何指定两点之间的距离函数。有没有人能开导我？
浏览 3提问于2015-11-16得票数 22
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代码如下： from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
housing 我得到了错误： OSError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-b7c74cbf5af0> in <module>
----> 1 import sklearn
~\AppData\Roaming\Pytho
浏览 108提问于2021-11-05得票数 0
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你好，我正在使用sklearn，为了更好地理解指标，我遵循了以下precision_score示例：
from sklearn.metrics import precision_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
print(precision_score(y_true, y_pred, average='macro'))
我得到的结果如下：
0.222222222222
我理解sklearn按照以下步骤计算结果：
对于标签0，精度为tp / (tp + f
浏览 3提问于2016-06-06得票数 6
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1回答
我对三种不同的f1计算感到困惑。对于严重不平衡的数据，我应该使用哪种f1评分？我正在研究一个严重不平衡的二进制分类。
‘f1’
‘f1_micro’
‘f1_macro’
‘f1_weighted’
另外，我想在balanced_accuracy评分参数中添加balanced_accuracy_score(y_true, y_pred, adjusted=True)。如何将其合并到我的代码中？
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklea
浏览 11提问于2021-04-07得票数 0
1回答
如何在中使用RFE？
、、、、
我目前使用的是xgb.train(...)，它返回一个助推器，但我想使用RFE来选择最佳的100个特性。返回的助推器不能在RFE中使用，因为它不是sklearn估计器。XGBClassifier是xgboost库中的sklearn api，然而，我无法获得与xgb.train(...)方法相同的结果(roc-auc方法差10%)。我已经尝试过sklearn的助推器，但他们也不能得到类似的结果。我还尝试将xgb.train(...)方法包装在一个类中，以添加sklearn估计器方法，但要更改的方法太多了。有没有什么方法可以把xgb.train(...)和sklearn的RFE一起使用呢？
浏览 2提问于2021-02-22得票数 7
我的准确度是0.0。我正在使用波士顿住宅数据集。
这是我的代码：
import sklearn
from sklearn import datasets
from sklearn import svm, metrics
from sklearn import linear_model, preprocessing
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
boston = datasets.load_boston()
x = boston.data
浏览 3提问于2019-11-02得票数 6
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2回答
每当我在sklearn上训练MLP模型时，我就会在这里得到如下输出：
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf_mlp = MLPClassifier(random_state=1,\
max_iter=200,\
hidden_layer_sizes=(256,256,256),\
early_stopping = True,\
ver
浏览 4提问于2020-08-20得票数 2
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1回答
我正在使用IterativeImputer来处理数据集中丢失的数据，这似乎是一个不错的资源。不过，我如何评估这种回归的性能呢？有没有一种方法，我可以使用一些性能指标，如r，2或RMSE与此输入？
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
df = pd.D
浏览 3提问于2020-09-17得票数 0
回答已采纳
我想弄明白sklearn的jaccard_score到底是怎么回事。 这是我得到的结果 1. jaccard_score([0 1 1], [1 1 1])
0.6666666666666666
2. jaccard_score([1 1 0], [1 0 0])
0.5
3. jaccard_score([1 1 0], [1 0 1])
0.3333333333333333 我知道这个公式是 intersection / size of A + size of B - intersection 我认为最后一个应该给我0.2，因为重叠是1，条目总数是6，结果是1/5。但我得到了0.33
浏览 132提问于2019-06-15得票数 0
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1回答
我继承了大约一年前编写的一些代码，所以我猜想当时它使用的是 (现在是1.15.2)、 (现在是v1.1.0)和 (现在是v.0.20.0)。
它实现了，将n维空间缩减为1…。n-1维空间，它产生一个复数的数字序列(由于浮点不精确)。然后，该数组将被愉快地选中并输入，后者将立即抛出一个异常：
File "/…/lib/python3.6/site-packages/sklearn/cluster/mean_shift_.py", line 416, in fit
X = check_array(X)
File "/…/lib/python3.6/site-
浏览 1提问于2018-10-02得票数 1
我有一个多类分类问题，下面的代码可以在多类级别对数据进行分类。
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis as QDA
iris
浏览 0提问于2019-08-31得票数 0
我想应用网格搜索来确定应该选择的功能数量：
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
data = load_breast_cancer()
param
浏览 7提问于2019-11-13得票数 1
1回答
与滑雪板距离算法混淆
、、、
而我想在KNeighborsClassifier中使用标准的欧几里德度量。
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k,metric='seuclidean' )
knn.fit(newx,y)
“类型错误”显示：
C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.py in fit(self, X, y)
741 X, y = check_X_y(X, y, "csr", multi_output=True)
742
浏览 6提问于2017-05-02得票数 2
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1回答
使用滑雪板和火花时的不同剪影得分
、、、、
当我使用相同的数据和相同的预测值计算轮廓得分时，使用Spark和sklearn，我得到了不同的结果。
下面是用于星火的代码：
>>> prediction.show()
+---+---+---------+----------+
| a| b| features|prediction|
+---+---+---------+----------+
| 1| 1|[1.0,1.0]| 1|
| 2| 2|[2.0,2.0]| 1|
| 3| 3|[3.0,3.0]| 0|
| 4| 4|[4.0,4.0]|
浏览 0提问于2020-03-26得票数 4
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2回答
我使用SKLearn对我的数据运行SVC。
from sklearn import svm
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X, y)
我想知道如何才能得到X中每个数据点与决策边界的距离？
浏览 3提问于2015-08-18得票数 4
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我试图为我所构建的硬投票分类器计算roc_auc。我给出的代码具有可复制的示例。现在我想计算roc_auc分数并绘制ROC曲线，但不幸的是，当表决=“难”时，我得到了以下错误: predict_proba不可用
# Voting Ensemble for Classification
import pandas
from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import D
浏览 0提问于2018-07-22得票数 5
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我想为一个多标签图像分类问题计算kappa分数。
我不认为sklearn本质上支持这一点，因为当我尝试这个
import sklearn
sklearn.metrics.cohen_kappa_score(y_test, predictions)
我得到了
ValueError: multilabel-indicator is not supported
有人对如何做这件事有建议吗？我的预测矩阵是形状(845，8)，其中0和1。我的地面真相矩阵是形状(845,8)，其中0和1在其中。
我的标签看起来像这样
[0,0,1,0,1,0,1,0]
提前谢谢。
#######EDIT
请提供相关的c
浏览 0提问于2019-07-29得票数 3
我正在尝试完成一个tensorflow示例，该示例使用sklearn并不断获得DLL加载错误。我已经将代码减少到最低限度，以便进行调试：
import sklearn
print(sklearn.__version__)
from sklearn.model_selection import train_test_split
#from sklearn.cross_validation import train_test_split
print('Success')
如你所见，我使用的是sklearn的0.19.1。我在一台Window
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
我正在使用一系列sklearn分类器进行一些文本处理。在我在互联网上找到的example中，我注意到分类器的输入是一系列字典条目： ({'my': True, 'first': True, 'visit': True, 'was': True, ...}, 'pos') ({'wowjust': True, 'wow': True, 'who': True, 'would': True,..}, 'pos') 这些项目被传递到分类模型
浏览 6提问于2019-06-03得票数 0
我注意到sklearn具有以下功能：
sklearn.metrics.roc_auc_score()
作为输入ground_truth和预测。
例如,
ground_truth = [1,1,0,0,0]
prediction = [1,1,0,0,0]
sklearn.metrics.roc_auc_score(ground_truth, prediction)返回1
我的问题是，我不知道sklearn如何用两个二进制输入来计算ROC曲线下的面积。ROC曲线不是通过移动类分配门限，计算每个门限的虚警率和命中率而得到的吗？对于两个二进制输入，难道不应该只有一个(虚警，命中率)测量吗？
非常感谢
浏览 7提问于2014-09-17得票数 1
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2回答
我正在练习使用sklearn作为决策树，我使用的是打网球数据集：
📷
play_是目标列。
根据熵和信息增益的计算，根节点应该是outlook_列，因为它具有最大的熵。
但是，我当前的决策树以湿度作为根节点，看起来如下所示：
📷
我在python中的当前代码：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import t
浏览 0提问于2018-01-14得票数 2
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1回答
我在python中有这样的代码和的数据集。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.preprocessing import scale
boston = load_boston()
y = boston.target
X = scale(boston.data)
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, weights='distance', metric='m
浏览 0提问于2016-03-05得票数 4
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1回答
我有一个分类问题，我希望在sklearn中使用roc_auc值来获得cross_validate值。我的代码如下。
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # we only take the first two features.
y = iris.target
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf=RandomForestClassifier(random_state = 0, class_weig
浏览 2提问于2020-03-24得票数 2
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我正在围绕postgres 中基于20+、GB、文本的分类数据对tensorflow keras序列模型进行培训，并且我需要给模型赋予类权重。这就是我在做的事情。
class_weights = sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight('balanced', classes, y)
model.fit(x, y, epochs=100, batch_size=32, class_weight=class_weights, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])
浏览 3提问于2020-02-26得票数 6
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如何计算FPR，TPR，AUC，roc_curve来进行多类文本分类-我使用了以下代码-
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect=CountVectorizer()
vect.fit(X_train.values.astype('U'))
浏览 4提问于2017-09-02得票数 1
1回答
我有以下代码：
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score
import numpy as np
from scipy import interp
seed = 7
np.random.seed(seed)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y !
浏览 4提问于2016-11-07得票数 1
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我想评估一下我的机器学习模型。用roc_auc_score()计算ROC曲线下面积，用sklearn的plot_roc_curve()函数绘制ROC曲线。在第二个函数中，还计算了AUC，并在图中显示。现在我的问题是，我得到了两个AUC不同的结果。 以下是示例数据集的可重现代码： import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.metrics import plot_roc_curve
from sklearn.metrics import roc_auc_
浏览 99提问于2020-12-11得票数 3
1回答
我正在使用sklearn计算macro f1分数，我怀疑代码中是否有任何错误。下面是一个示例(忽略标签0 )：
from sklearn.metrics import f1_score, precision_recall_fscore_support
y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4]
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3]
p_macro, r_macro, f_macro, support_macro \
= precision_recall_
浏览 4提问于2017-04-15得票数 0
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我对sklearn的permutation_importance函数感到困惑。我用正则logistic回归拟合了一条管道，导致的几个特征系数为0。然而，当我想在测试数据集中计算特征的排列重要性时，中的一些特性得到了非零重要性值。如果他们对分类器不起作用，这又怎么可能呢？
下面是一些示例代码和数据：
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
import scipy.stats
浏览 3提问于2022-05-13得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个经过训练的BDT，使用sklearn 预测_proba(X)，我可以得到一个预测特征的概率介于0到1之间。我现在想知道，这个概率是如何计算的？
有什么想法吗？
浏览 0提问于2022-04-27得票数 1
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我试图找到线性回归的分数，它给了我这个类型的错误，我的代码如下
from sklearn import datasets
bostan=datasets.load_boston()
x=bostan.data
y=bostan.target
from sklearn import preprocessing
x_scale=preprocessing.scale(x)
yfrom sklearn import model_selection
x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x_scale,)
浏览 0提问于2019-09-20得票数 1
回答已采纳
我正在安装不平衡-学习。它已成功安装，但在导入时，我将得到以下错误：
ImportError: cannot import name '_deprecate_positional_args' from 'sklearn.utils.validation' (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py)
如何解决这个问题请帮助
浏览 0提问于2020-09-26得票数 0
我有下面的代码，但我只是不明白如何解释来自RandomForestClassifier的树输出数据，比如如何计算gini，给出示例，以及“value”列表中的总数如何能够高于3的初始样本。
我将此输出与DecisionTreeClassifier进行比较，我可以理解和解释该输出。
任何帮助都是感激的，谢谢！
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import tree
import numpy as np
from sklearn.externals.six import StringIO
impo
浏览 3提问于2015-06-03得票数 0
4回答
我正在运行以下代码。我想计算我的人工神经网络对测试数据的准确性。我使用的是windows平台，python 3.5
import numpy
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection impor
浏览 4提问于2018-03-21得票数 0
1回答
我正在sklearn.cluster模块()中运行一个名为的集群算法。我正在处理的物体有310,057个点分布在三维空间中。我运行它的计算机总共有128 it的ram，所以当我得到以下错误时，我很难相信我实际上正在使用所有的内存。
[user@host ~]$ python meanshifttest.py
Traceback (most recent call last):
File "meanshifttest.py", line 13, in <module>
ms = MeanShift().fit(X)
File "/home/us
浏览 4提问于2013-11-20得票数 3
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