প্রশ্ন ট্যাগ «scikit-learn»

আমি এক্সজিবিস্ট কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি ইতিমধ্যে বুঝতে পেরেছি যে পাইথন স্কলারনে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড গাছগুলি কীভাবে কাজ করে। আমার কাছে যা স্পষ্ট নয় তা হ'ল এক্সজিবিস্ট একইভাবে কাজ করে তবে দ্রুততর, বা যদি পাইথন বাস্তবায়নের মধ্যে মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। আমি যখন এই কাগজ পড়ি http://learningsys.org/papers/LearningSys_2015_paper_32.pdf এটি …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

আমি একাধিক-লেবেল শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরি করার চেষ্টা করছি যাতে স্কাইকিট ব্যবহার করে বিদ্যমান নথিতে বিষয় নির্ধারণ করা যায় আমি আমার নথি মাধ্যমে তাদের পাশ প্রক্রিয়াকরণের করছি TfidfVectorizerমাধ্যমে লেবেল MultiLabelBinarizerএবং নির্মিত OneVsRestClassifierএকটি সঙ্গে SGDClassifierমূল্নির্ধারক হিসাবে। তবে আমার শ্রেণিবদ্ধার পরীক্ষা করার সময় আমি কেবল ২৯.২ পর্যন্ত স্কোর পাই যা যা পড়েছি তা থেকে …

19 scikit-learn  multi-class  multilabel 

আমি সাইকিট-শিখার সাথে এলোমেলো বন নিয়ে পরীক্ষা নিরীক্ষা করছি এবং আমি আমার প্রশিক্ষণের সেটটির দুর্দান্ত ফলাফল পাচ্ছি, তবে আমার পরীক্ষার সেটে তুলনামূলকভাবে খারাপ ফলাফল ... এই সমস্যাটি (পোকার দ্বারা অনুপ্রাণিত) যা আমি সমাধান করার চেষ্টা করছি: এখানে দেওয়া খেলোয়াড় এ এর ​​গর্ত কার্ড, প্লেয়ার বি এর গর্ত কার্ড এবং একটি …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে পাইথনের সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি। সাইকিট-লার্ন স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির রিগ্রেশন এর সহগগুলি প্রদান করে তবে এটি সহগের মানক ত্রুটি সরবরাহ করে না। প্রতিটি সহগের জন্য একটি ওয়াল্ড পরিসংখ্যান গণনা করতে আমার এই স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি দরকার এবং ঘুরে, এই সহগগুলি একে অপরের সাথে তুলনা করুন। আমি …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

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 । এখনও অবধি, আমি প্রাসঙ্গিক টেবিলগুলি দেখে এবং নির্দিষ্ট থ্রেশোল্ডের উপরে যে ভেরিয়েবলগুলি অপসারণ করে ডেটা প্রস্তুতি প্রক্রিয়ার অংশ …

18 python  multicollinearity  scikit-learn 

আমি এখানে এই তালিকাটি দেখেছি এবং বিশ্বাস করতে পারি না যে সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি সমাধান করার এতগুলি উপায় রয়েছে। "স্বাভাবিক সমীকরণ" এ উইকিপিডিয়া মোটামুটি সোজা এগিয়ে উপায় হতে α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi-x¯) (yi-y¯)∑এনi = 1(xআমি-x¯)2α^=y¯-β^এক্স¯,β^=Σআমি=1এন(এক্সআমি-এক্স¯)(Yআমি-Y¯)Σআমি=1এন(এক্সআমি-এক্স¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar {y}})}{\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}}}\end{aligned}}} তাহলে কেন শুধু …

17 regression  least-squares  scikit-learn 

নেস্টেড ক্রস বৈধকরণের জন্য আমি নিম্নলিখিত পোস্টগুলি পড়েছি এবং এখনও নেস্টেড ক্রস বৈধতা সহ মডেল নির্বাচনের জন্য আমি কী করব তা 100% নিশ্চিত নই: মডেল নির্বাচনের জন্য নেস্টেড ক্রস বৈধকরণ মডেল নির্বাচন এবং ক্রস-বৈধকরণ: সঠিক উপায় আমার বিভ্রান্তি ব্যাখ্যা করার জন্য, আমাকে নেস্টেড ক্রস বৈধকরণ পদ্ধতিটি ধাপে ধাপে মডেল নির্বাচনের …

17 cross-validation  scikit-learn  hyperparameter 

আমি 8 টি শ্রেণির ডেটা সহ একটি বহু-শ্রেণীর এলডিএ শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিচ্ছি । প্রশিক্ষণ সম্পাদন করার সময়, আমি একটি সতর্কতা পেয়েছি: " ভেরিয়েবলগুলি কলাইনারি " আমি 90% এরও বেশি প্রশিক্ষণের যথাযথতা পাচ্ছি । আমি পাইথনে সাইকিটস-লার্ন লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি মাল্টি-ক্লাসের ডেটা ট্রেন এবং পরীক্ষা করি। আমিও পরীক্ষার যথাযথ নির্ভুলতা পাই …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

একটি সাধারণ প্রশ্ন আরও। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের জন্য আমি একটি আরবিএফ এসভিএম চালাচ্ছি। আমি মনে করি আমার বর্তমান প্রোগ্রামটির স্পষ্টভাবে কিছুটা গতি বাড়ানো দরকার। গ্রিড অনুসন্ধান + ক্রস বৈধকরণ জরিমানা করতে আমি মোটা দিয়ে সাইকিট লার্ন ব্যবহার করি। প্রতিটি এসভিএম রান প্রায় এক মিনিট সময় নেয় তবে সমস্ত পুনরাবৃত্তির সাথে আমি …

16 machine-learning  svm  predictive-models  scikit-learn  kernel-trick 

সাইকিটের ক্যালিব্রেটেড ক্লাসিফায়ারসিভি রয়েছে , যা আমাদের মডেলগুলিকে একটি নির্দিষ্ট এক্স, ওয়াই জুটিতে ক্যালিব্রেট করতে দেয়। এটি পরিষ্কারভাবে বলেছে যেdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. যদি তাদের অবশ্যই বিভেদ হয়, তবে নিম্নলিখিতগুলির সাথে শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কি বৈধ? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) আমি …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

আমার কাছে বিভিন্ন লাইব্রেরি থেকে দুটি ভিন্ন পদ্ধতি সম্পর্কে একটি প্রশ্ন রয়েছে যা মনে হয় একই কাজ করছে। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি। আমি ওএলএস সহ স্ট্যাটাসমডেল লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি এমন কোডটি এখানে: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = …

16 regression  python  scikit-learn  statsmodels 

আমি বিজ্ঞানী-শিখতে র্যান্ডম ফরেস্ট রিগ্রেশন ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। সমস্যাটি হ'ল আমি সত্যিই একটি উচ্চ পরীক্ষার ত্রুটি পাচ্ছি: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. এটি আমার ডেটা দেখতে কেমন: (নীল: বাস্তব তথ্য, সবুজ: পূর্বাভাস): আমি প্রশিক্ষণের জন্য 90% এবং পরীক্ষার জন্য 10% ব্যবহার করছি। বেশ কয়েকটি প্যারামিটার সংমিশ্রণের চেষ্টা করার …

15 regression  random-forest  scikit-learn 

আমি আর-তে প্যাকেজ sklearnব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশন লাইব্রেরি থেকে ফলাফলগুলি নকল করার চেষ্টা করছি glmnet। থেকে sklearnপণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ ডকুমেন্টেশন , এটা L2 শাস্তির অধীনে খরচ ফাংশন কমানোর জন্য চেষ্টা করছে minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiডাব্লু + সি ) )+1)minw,c12wTw+ +সিΣআমি=1এনলগ⁡(মেপুঃ⁡(-Yআমি(এক্সআমিটিW+ +গ))+ +1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) এর ভিগনেটগুলি থেকে glmnet, …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

কার্যত যেকোন ডাটাবেস আমরা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই কিছু বৈশিষ্ট্যের জন্য হারিয়ে যাওয়া মান খুঁজে পাবে। এই সমস্যাটি মোকাবেলার জন্য বিভিন্ন পন্থা রয়েছে, লাইনগুলি বাদ না দেওয়া পর্যন্ত যেগুলি বৈশিষ্ট্যের গড় মানগুলি পূরণ না করে অবধি মানগুলি রয়েছে। আমি আরও কিছুটা দৃ approach় পদ্ধতির জন্য ব্যবহার …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

F-regressionপৃথকভাবে লেবেলের সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পর্কিত করতে এবং মান পর্যবেক্ষণের মতো একই বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনা করা কি ?R2R2R^2 আমি প্রায়শই আমার সহকর্মীদের F regressionকাছ থেকে তাদের মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য ব্যবহার করতে দেখেছি sklearn: sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=sklearn.feature_selection.f_regression...)` কিছু দয়া করে আমাকে বলুন - কেন এটি লেবেল / অবনতিশীল ভেরিয়েবলের …

15 feature-selection  python  scikit-learn  r-squared  f-test