প্রশ্ন ট্যাগ «scikit-learn»

মডেল মূল্যায়নের জন্য বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করার সময়, আমি সর্বদা ভেবেছিলাম যে ব্যাগের বাইরে থাকা নমুনাগুলি সরাসরি পরীক্ষার সেট হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল। যাইহোক, এই ক্ষেত্রে দেখা হবে না মনে হচ্ছে, অনুমোদিত নয় এমন scikit-শিখতেBootstrap পদ্ধতির, যা আউট-অফ-ব্যাগ তথ্য উপসেট থেকে প্রতিস্থাপন দিয়ে ছবি আঁকার থেকে টেস্ট সেট নির্মাণের বলে মনে হয়। …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

মডেল নির্বাচনের সাইকিট লার্নের পৃষ্ঠাতে নেস্টেড ক্রস-বৈধকরণের ব্যবহারের কথা উল্লেখ করা হয়েছে: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) সমান্তরালভাবে দুটি ক্রস-বৈধকরণ লুপগুলি সঞ্চালিত হয়: একটি গ্রামা সেট সিডির গ্রিড সার্চসিভি অনুমানকারী দ্বারা এবং অন্যটি অনুমানের পূর্বাভাস কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে ক্রস_ওয়াল_স্কোর দ্বারা ore ফলাফল প্রাপ্ত স্কোরগুলি …

14 machine-learning  cross-validation  scikit-learn 

(বাইনারি) লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করা ক্লাসগুলি মডেল দ্বারা উত্পাদিত শ্রেণীর সদস্যতার সম্ভাবনার উপর একটি থ্রোসোল্ড ব্যবহার করে নির্ধারিত হয়। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, সাধারণত ডিফল্টরূপে 0.5 ব্যবহার করা হয়। তবে প্রান্তিকের পরিবর্তিত হওয়া পূর্বাভাসের শ্রেণিবদ্ধকরণগুলিকে পরিবর্তন করবে। এর অর্থ কি প্রান্তিকটি একটি হাইপারপ্যারামিটার? যদি তা হয়, তবে (উদাহরণস্বরূপ) …

13 machine-learning  logistic  scikit-learn  hyperparameter 

আমি বর্তমানে আমার খেলনা ডেটা সেট (অফসি আইরিস (:) এর জন্য বিআইসিকে গণনা করার চেষ্টা করছি here আমি এখানে প্রদর্শিত ফলাফলগুলি পুনরুত্পাদন করতে চাই (চিত্র 5) paper কাগজটিও বিআইসি সূত্রের জন্য আমার উত্স। এতে আমার 2 টি সমস্যা রয়েছে: স্বরলিপি: এনআমিএনআমিn_i = ক্লাস্টারে থাকা উপাদানগুলির সংখ্যাআমিআমিi সিআমিসিআমিC_i = ক্লাস্টারের কেন্দ্র …

13 python  k-means  scikit-learn  bic 

আমি ডেটা সেট (7000 নরমালাইজড পর্যবেক্ষণ সহ প্রায় 14 টি প্যারামিটার) ক্রসওয়েডিয়েশন সহ লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করছি। আমার কাছে একটি টার্গেট ক্লাসিফায়ারও রয়েছে যার মান 1 বা 0 হয়। আমার সমস্যাটি হ'ল সলভারটি নির্বিশেষে, আমি কনভার্জেন্স সতর্কতা পেয়ে যাচ্ছি ... model1 = linear_model.LogisticRegressionCV(cv=10,verbose=1,n_jobs=-1,scoring='roc_auc',solver='newton-cg',penalty='l2') /home/b/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/linesearch.py:285: LineSearchWarning: The line search …

13 logistic  cross-validation  scikit-learn 

কিছু পাইথন এবং স্ক্লার্ন শিখার চেষ্টা করছি, তবে আমার কাজের জন্য আমাকে এমন নিবন্ধগুলি চালনা করতে হবে যা পোইসন, গামা এবং বিশেষত টোয়েডি পরিবারগুলির ত্রুটি বিতরণ ব্যবহার করে। আমি তাদের সম্পর্কে ডকুমেন্টেশনে কিছু দেখতে পাচ্ছি না, তবে তারা আর বিতরণের বেশ কয়েকটি অংশে রয়েছে, তাই আমি ভাবছিলাম যে পাইথনের জন্য …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

আমি একটি বীজগণিত / সঠিক স্তরে অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ এবং একক মান মান পচন মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে পারি। আমার প্রশ্ন বিজ্ঞান-শিখার বাস্তবায়ন সম্পর্কে । ডকুমেন্টেশনটিতে বলা হয়েছে: " [ট্র্যাঙ্কেটেড এসভিডি] পিসিএর সাথে খুব সমান, তবে কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের পরিবর্তে সরাসরি নমুনা ভেক্টরগুলিতে পরিচালিত হয়। ", যা উভয় পদ্ধতির মধ্যে বীজগণিতের …

12 pca  scikit-learn  svd  scipy 

আমি পাইথনে সাইকিট-লার্ন লাইব্রেরির সাথে কাজ করছি। নীচের কোডটিতে, আমি সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিচ্ছি তবে আউটপুট কীভাবে পড়তে হয় তা আমি জানি না। তথ্য পরীক্ষা করা হচ্ছে from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X = np.array([[5,5,5,5],[10,10,10,10],[1,1,1,1],[6,6,6,6],[13,13,13,13],[2,2,2,2]]) y = np.array([0,1,1,0,1,2]) ডেটাসেট বিভক্ত করুন X_train, X_test, y_train, y_test = …

12 python  scikit-learn 

আমি পাইথন সাইকিট-লার্ন ম্যানুয়ালটিতে রিগ্রেশন মেট্রিকগুলি সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং যদিও তাদের প্রত্যেকের নিজস্ব সূত্র রয়েছে তবে আমি আন্তরিকভাবে বলতে পারি না যে এবং ভেরিয়েন্স স্কোরের মধ্যে পার্থক্য কী এবং তাই যখন মূল্যায়ন করার জন্য এক বা অন্যটি ব্যবহার করতে হয় আমার মডেল।আর2আর2R^2

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

আমি নিম্ন র‌্যাঙ্কের কার্নেল এপ্রোক্সিমেশনের জন্য Nyström পদ্ধতি সম্পর্কে পড়ছি। এই পদ্ধতিটি সাইকিট-লার্নে প্রয়োগ করা হয়েছে [1] কার্নেল বৈশিষ্ট্য ম্যাপিংয়ের নিম্ন-স্তরের প্রাক্কলনে ডেটা নমুনাগুলি প্রজেক্ট করার পদ্ধতি হিসাবে। আমার জ্ঞানের সেরা হিসাবে, একটি প্রশিক্ষণ সেট given এবং একটি কার্নেল ফাংশন দেওয়া হয়েছে, এটি এসভিডি প্রয়োগ করে একটি কার্নেল ম্যাট্রিক্স একটি …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

সঙ্গে প্রায় বাজানো বস্টন হাউজিং ডেটা সেটটি এবং RandomForestRegressor(W / ডিফল্ট পরামিতি) এ scikit-শিখতে, আমি কিছু অদ্ভুত খেয়াল: গড় ক্রস বৈধতা স্কোর কমে হিসাবে আমি 10. আমার ক্রস বৈধতা কৌশল হিসেবে অনুসরণ করে পরলোক ভাঁজ সংখ্যা বৃদ্ধি: cv_met = ShuffleSplit(n_splits=k, test_size=1/k) scores = cross_val_score(est, X, y, cv=cv_met) ... যেখানে num_cvsবৈচিত্রময় …

11 machine-learning  cross-validation  random-forest  sample-size  scikit-learn 

ElasticNetপাইথনে এবং glmnetআর একই ডাটা সেটে সাইকিট-লার্নের সাথে একটি ইলাস্টিক নেট মডেল লাগানো কিনা তা যাচাই করে দেখার চেষ্টা করেছেন ? আমি প্যারামিটারগুলির অনেকগুলি সংমিশ্রণ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে যাচ্ছি (যেহেতু দুটি ফাংশন ডিফল্ট মানগুলির সাথে তারা তর্কিত স্থানে পৃথক হয়) এবং ডেটা স্কেলিং করে, তবে কিছুই দুটি ভাষার মধ্যে একই …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

জেমস, উইটেন, হাস্টি, তিবশিরানী (২০১৩) র র ' রেড রেজিস্ট্রেশন / ল্যাসো'র অ্যাপ্লিকেশন ইন স্ট্যাটাসটিকাল লার্নিং বইয়ের ল্যাব বিভাগ §§.। পেরিয়ে যাচ্ছি । আরও সুনির্দিষ্টভাবে, আমি Ridgeআর প্যাকেজ 'আইএসএলআর' থেকে 'হিট্টার্স' ডেটাসেটে বিজ্ঞান-বিজ্ঞান মডেলটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি । আমি আর কোডে প্রদর্শিত একই বৈশিষ্ট্যগুলির সেট তৈরি করেছি। যাইহোক, আমি …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

এখানে আমি তত্ত্বাবধানে শেখার বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের কব্জির ফলাফলের জন্য চি স্কোয়ার্ড টেস্ট ব্যবহার করার জন্য অন্যরা সাধারণত কী করে সে সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছি। আমি যদি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে তারা কি প্রতিটি বৈশিষ্ট্য এবং ফলাফলের মধ্যে স্বাধীনতা পরীক্ষা করে এবং প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য পরীক্ষার মধ্যে পি মানগুলি তুলনা করে? ইন …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn