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liting李

DecisionTreeRegressor重要參數(shù)、接口、屬性能詳細的說明下嗎？

重要參數(shù)：criterion回歸樹衡量分枝質(zhì)量的指標，支持的標準有三種：1 ）輸入 "mse" 使用均方誤差 mean squared error(MSE) ，父節(jié)點和葉子節(jié)點之間的均方誤差的差額將被用來作為特征選擇的標準，這種方法通過使用葉子節(jié)點的均值來最小化L2 損失2 ）輸入 “friedman_mse” 使用費爾德曼均方誤差，這種指標使用弗里德曼針對潛在分枝中的問題改進后的均方誤差3 ）輸

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hunter.Z

關(guān)于網(wǎng)格搜索模型性能降低的問題

老師，決策樹中，利用網(wǎng)格搜索進行了整體調(diào)參，為什么調(diào)參后的模型在測試集上的得分會降低？而且降低了近10個百分點。模型已經(jīng)設(shè)置了隨機數(shù)種子。答：這里需要明確兩個問題，1、網(wǎng)格搜索的方法獲得的最優(yōu)參數(shù)為交叉驗證中分數(shù)最高的一組參數(shù)，對于整體數(shù)據(jù)不一定適用。2、要想模型能有更好的參數(shù)，那就需要保證要搜索的參數(shù)網(wǎng)格范圍足夠的大，因為網(wǎng)格搜索只能找到給定范圍內(nèi)的最優(yōu)參數(shù)組合。當然具體問題具體分析，還需根據(jù)代

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liting李

評分卡中的woe有手寫的，之也可以直接調(diào)用官方的，這倆有什么區(qū)別嗎

沒啥區(qū)別用官方的可以，自己寫也可以。反正都簡單，如果數(shù)據(jù)量特別大涉及到并行可能官方的算的快些。

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liting李

樸素貝葉斯法對于連續(xù)和離散屬性如何處理？

樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法。簡單來說，樸素貝葉斯分類器假設(shè)樣本每個特征與其他特征都不相關(guān)。

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fs陳曉亮

使用xgboost模型填補缺失值時報錯

fit的時候報錯了，報錯原因為ValueError: The label must consist of integer labels of form 0, 1, 2, ..., [num_class - 1].請問怎么解決？代碼.docxdata.xlsximport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%ma

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liting李

決策樹模型衡量節(jié)點不純度的指標有哪些？

決策樹模型衡量節(jié)點不純度的指標有三項，分別是：錯分率、Gini指數(shù)、熵。

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讀童話的狼

ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒絕訪問

執(zhí)行升級scikit-learn的命令報錯：ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒絕訪問。: 'D:\\fxcx\\python\\Lib\\site-packages\\~klearn\\decomposition\\_cdnmf_fast.cp38-win_amd64.pyd'Co

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讀童話的狼

ImportError: cannot import name ' SequentialFeatureSelector’from ' sklearn. feature_ selection’

將sklearn-learn升級到最新版即可，升級方法見http://www.3lll3.cn/discuss/post/details/603795369fd3554bc36786e9

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讀童話的狼

ERROR: No matching distribution found for upgrade

命令寫錯了，多了空格應(yīng)該是pip install scikit-learn --upgrade

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讀童話的狼

怎么將scikit-learn升級到最新版

在anaconda prompt中執(zhí)行pip install scikit-learn --upgrade

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讀童話的狼

在進行onehot編碼時提示could not convert string to float:

sklearn0.19版本的OneHotEncoder方法要求輸入的變量應(yīng)該是整數(shù)的矩陣，無法直接轉(zhuǎn)換字符串，升級一下sklearn版本

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CDA100823

plot_roc_curve導(dǎo)入錯誤

想請教一下運行from sklearn.metrics import plot_roc_curve時提示錯誤ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)怎么

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詹惠兒

機器學(xué)習(xí)聚類的參數(shù)n_clusters要分幾類才比較好？

問：機器學(xué)習(xí)聚類的參數(shù)n_clusters要分幾類才比較好？答：n_ clusters是K-Means中的k,表示著我們告訴模型我們要分幾類。這是K Means當中唯一個必填的參數(shù)，默認為8類,但通常我們的聚類結(jié)果會是一個小于8的結(jié)果。通常，在開始聚類之前，我們并不知道n_ clusters究竟是多少，因此我們要對它進行探索。當我們拿到-一個數(shù)據(jù)集,如果可能的話,我們希望能夠通過繪圖先觀察一下

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詹惠兒

有哪些方法能降低過擬合的風(fēng)險？

問：有哪些方法能降低過擬合的風(fēng)險？答：(1)從數(shù)據(jù)入手，獲得更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是解決過擬合問題最有效的手段，因為更多的樣本能夠讓模型學(xué)習(xí)到更多更有效的特征，減小噪聲的影響。當然，直接增加實驗數(shù)據(jù)一般是很困難的，但是可以通過-定的規(guī)則來擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)。比如，在圖像分類的問題上，可以通過圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等方式擴充數(shù)據(jù);更進一步地，可以使用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)來合成大量的新訓(xùn)練數(shù)據(jù)。(2)

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詹惠兒

?模型評估中如何實現(xiàn)Holdout 檢驗？

問：模型評估中如何實現(xiàn)Holdout 檢驗？答：Holdout檢驗是最簡單也是最直接的驗證方法，它將原始的樣本集合隨機劃分成訓(xùn)練集和驗證集兩部分。比方說，對于一個點擊率預(yù)測模型，我們把樣本按照70% ~ 30%的比例分成兩部分，70%的樣本用于模型訓(xùn)練; 30%的樣本用于模型驗證，包括繪制ROC曲線、計算精確率和召回率等指標來評估模型性能。Holdout檢驗的缺點很明顯，即在驗證集上計算出來的最

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liting李

什么情況下(不)需要歸一化？

需要：基于參數(shù)的模型或基于距離的模型，都是要進行特征的歸一化。不需要：基于樹的方法是不需要進行特征的歸一化，例如隨機森林，bagging 和 boosting等。

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liting李

啞變量與獨熱編碼有什么區(qū)別？

本質(zhì)上差不多，啞變量常用于回歸模型，one-hot在任何模型都可以用啞變量在pandas的get_dummy方法，one-hot在sklearn，就是不同的庫from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 最常用的編碼：應(yīng)該還是one-hot用的多，pandas機制問題，它需要在內(nèi)存中把數(shù)據(jù)集都讀入進來，要是數(shù)據(jù)量大的話，太消耗資源，one-hot可

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liting李

機器學(xué)習(xí)中回歸與分類最大的差別是什么

首先，分類和回歸同屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)需要完成的任務(wù)。分類與回歸最主要的區(qū)別是輸出變量的類型：連續(xù)變量的預(yù)測叫回歸，離散變量的預(yù)測是分類?；貧w的主要作用是了解兩個或多個變量之間是否相關(guān)，相關(guān)的方向，相關(guān)的強度，并利用數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量。分類模型是將回歸模型輸出離散化，分類和回歸模型之間存在重要差異。

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讀童話的狼

Adaboost中的learning_rate參數(shù)不明白

最優(yōu)化的算法是逐次逼近最優(yōu)值的，每次調(diào)整一小步，逐步趨向于最優(yōu)解。但是每一次更新參數(shù)利用多少誤差，就需要通過一個參數(shù)來控制，這個參數(shù)就是學(xué)習(xí)率,也稱為步長,控制每次權(quán)重調(diào)整的比例，官方解釋為Learning rate shrinks the contribution of each classifier by learning_rate

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liting李

python聚類后如何找到分類后的數(shù)據(jù)

獲取聚類結(jié)果中每一類的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)類型是DataFrame思路：獲取clf_KMeans的標簽，我這里是聚三類，標簽就是0，1，2將Label轉(zhuǎn)成Series類型，再篩選出指定標簽的res0，我篩選了1最后在DataFrame里獲取Label為1的數(shù)據(jù)import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeans 　　# 建立模型。n_cluste

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