প্রশ্ন ট্যাগ «scikit-learn»

ডেটাসেট বিভক্ত করার জন্য উপযুক্ত কৌশল কী? আমি নিম্নলিখিত পদ্ধতির উপর প্রতিক্রিয়া জন্য অনুরোধ (যেমন পৃথক পরামিতি না test_sizeবা n_iter, কিন্তু যদি আমি ব্যবহৃত X, y, X_train, y_train, X_test, এবং y_testউপযুক্তভাবে এবং ক্রম ইন্দ্রিয় তোলে থাকেন): ( এই উদাহরণটি সাইকিট-লার্ন ডকুমেন্টেশন থেকে বাড়ানো ) 1. ডেটাसेट লোড করুন from sklearn.datasets …

69 machine-learning  cross-validation  python  scikit-learn 

শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি এনকোডিংয়ের দুটি ভিন্ন উপায় রয়েছে। বলুন, একটি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের n মান রয়েছে। এক-হট এনকোডিং এটিকে এন ভেরিয়েবলে রূপান্তরিত করে , যখন ডামি এনকোডিং এটিকে এন -1 ভেরিয়েবলগুলিতে রূপান্তর করে । আমাদের কাছে যদি k শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল থাকে, যার প্রত্যেকটির এন মান হয়। একটি হট এনকোডিংটি এন ভেরিয়েবলের সাথে …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

আমি লিনিয়ার এসভিএম লাগিয়ে দেওয়া পরিবর্তনশীল ওজনকে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি। (আমি সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি ): from sklearn import svm svm = svm.SVC(kernel='linear') svm.fit(features, labels) svm.coef_ আমি ডকুমেন্টেশনে এমন কোনও কিছুই পাই না যা নির্দিষ্টভাবে এই ওজনগুলি গণনা করা বা ব্যাখ্যা করা হয় states ওজনের চিহ্নের ক্লাসের সাথে কি কোনও …

42 svm  feature-selection  python  scikit-learn 

পান্ডস, স্ট্যাটাসমডেলস এবং সাইকিট-কি মেশিন লার্নিং / স্ট্যাটিস্টিকাল অপারেশনের বিভিন্ন বাস্তবায়ন শিখছেন, বা এগুলি একে অপরের পরিপূরক? এর মধ্যে কোনটির সর্বাধিক কার্যকর কার্যকারিতা রয়েছে? কোনটি সক্রিয়ভাবে বিকশিত এবং / বা সমর্থিত? আমাকে লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রয়োগ করতে হবে। এর মধ্যে কোনটি আমার ব্যবহার করা উচিত?

41 machine-learning  python  scikit-learn  statsmodels  pandas 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে এই দুটি গ্রন্থাগারের লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে আউটপুট কেন বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি ইউসিএলএ ইড্রি টিউটোরিয়াল থেকে ডেটাसेट ব্যবহার করছি , এর admitউপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করা gre, gpaএবং rank। rankশ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচনা করা হয়, সুতরাং এটি প্রথমে rank_1বাদ পড়ে দিয়ে ডামি ভেরিয়েবলে রূপান্তরিত হয় …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন-এর জন্য সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন যা পড়েছি তা থেকে লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি বিশেষ ক্ষেত্রে। আমি আশা করছিলাম যে সম্ভবত বিজ্ঞানের এক সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেলটিকে উচ্চতর অর্ডার বহুত্বের সাথে মানিয়ে নিতে প্যারামিটারাইজড করা যেতে পারে তবে আমি এটি করার কোনও বিকল্প দেখতে পাচ্ছি না। …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

আমার কাছে স্কেলের্নের স্ক্লার্ন.মেট্রিক্স.ক্লাসিফিকেশন_রপোর্ট ডকুমেন্টেশন থেকে টানা একটি উদাহরণ রয়েছে। আমি যা বুঝতে পারি না কেন প্রতিটি ক্লাসের জন্য কেন এফ 1-স্কোর, যথার্থতা এবং রিক্যাল মান রয়েছে যেখানে আমি বিশ্বাস করি যে ক্লাসটি প্রিডিক্টর লেবেল? আমি ভেবেছিলাম f1 স্কোর আপনাকে মডেলের সামগ্রিক যথার্থতা বলে। এছাড়াও, সমর্থন কলাম আমাদের কী বলে? …

29 machine-learning  python  scikit-learn  precision-recall 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

যথার্থ-পুনর্বিবেচনা বক্ররেখার (পিআর-কার্ভের এউসি) আওতাভুক্ত যথার্থতা (এপি) কি অঞ্চল? সম্পাদনা করুন: পিআর এউসি এবং এপিতে পার্থক্য সম্পর্কে এখানে কিছু মন্তব্য। এউসি নির্ভুলতার ট্র্যাপিজয়েডাল ইন্টারপোলেশন দ্বারা প্রাপ্ত। একটি বিকল্প এবং সাধারণত সমতুল্য মেট্রিক হল গড় যথার্থ (এপি), তথ্য.এপ হিসাবে প্রত্যাবর্তন returned প্রতিবার নতুন ধনাত্মক নমুনা প্রত্যাহার করার সময় প্রাপ্ত যথার্থতার গড় …

27 scikit-learn  precision-recall  auc  average-precision 

আমি রিগ্রেশন টাস্কটি সমাধান করার চেষ্টা করছি। আমি জানতে পেরেছি যে 3 টি মডেল ডেটার বিভিন্ন সাবসেটের জন্য দুর্দান্তভাবে কাজ করছে: লাসোএলআরএস, এসভিআর এবং গ্রেডিয়েন্ট ট্রি বুস্টিং। আমি লক্ষ করেছি যে আমি যখন এই 3 টি মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস দিই এবং তারপরে আমার 3 টি মডেলের 'সত্য আউটপুট' এবং …

27 regression  scikit-learn  ensemble 

আমি scikit-learnমাত্রা হ্রাসের জন্য মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি (পাইথন) থেকে লিনিয়ার ডিসক্রিমিনেন্ট অ্যানালাইসিস (এলডিএ) ব্যবহার করছিলাম এবং ফলাফলগুলি সম্পর্কে কিছুটা কৌতূহল ছিলাম। আমি এখন অবাক হয়ে যাচ্ছি যে এলডিএ scikit-learnকী করছে যাতে ফলাফলগুলি দেখতে আলাদা হয়, যেমন একটি ম্যানুয়াল পদ্ধতি বা একটি এলডিএ আর থেকে করা হয়েছিল। এখানে কেউ আমাকে কিছু …

26 python  scikit-learn  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  svd 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । পাইথন এবং সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে আমরা কীভাবে আমাদের পূর্বাভাসের গড় পরম শতাংশের ত্রুটি (এমএপিই) গণনা করতে পারি? দস্তাবেজগুলি …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

আমার বোঝার এমনকি যখন সঠিক ক্রস বৈধতা এবং মডেল নির্বাচন পদ্ধতি অনুসরণ overfitting হয় হবে একটি মডেল জন্য এক যদি অনুসন্ধানসমূহ ঘটতে হার্ড যথেষ্ট , যদি না মডেল জটিলতা, কাল এক চাপিয়ে সীমাবদ্ধতা। অধিকন্তু, প্রায়শই লোকেরা ডেটা থেকে মডেল জটিলতায় জরিমানা শেখার চেষ্টা করে যা তারা সরবরাহ করতে পারে এমন …

21 machine-learning  cross-validation  goodness-of-fit  scikit-learn  caret 

আমি কি কিছু ভুল বুঝছি? এটি আমার কোড Sklearn ব্যবহার import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], [1,12756,5.52], [1.524,6787,3.94], ]) pca.fit_transform(x) আউটপুট: array([[ -4.25324997e+03, …

21 pca  python  scikit-learn 

আমি একটি ডেটা সেটে বিভিন্ন শ্রেণিবদ্ধ পরীক্ষা করছি যেখানে 5 টি শ্রেণি রয়েছে এবং প্রতিটি উদাহরণ এই শ্রেণীর একটি বা একাধিকের অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, তাই আমি বিশেষত স্কাইকিট-লার্নের মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier। এখন আমি ব্যবহার করে ক্রস-বৈধতা সম্পাদন করতে চাই sklearn.cross_validation.StratifiedKFold। এটি নিম্নলিখিত ত্রুটি উত্পাদন করে: Traceback (most recent …

20 cross-validation  python  multi-class  scikit-learn  multilabel