scikit-learn 332

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  4. 하나의 핫 인코딩이 기계 학습 성능을 향상시키는 이유는 무엇입니까?
  5. NumPy에서 배열을 정규화하는 방법?
  6. scikit-learn 의사 결정 트리에서 의사 결정 규칙을 추출하는 방법은 무엇입니까?
  7. sklearn : LinearRegression.fit ()을 호출 할 때 샘플 수가 일치하지 않는 배열을 발견했습니다.
  8. 팬더 데이터 프레임으로 OLS 회귀 분석하기
  9. sklearn에서 가져 오기에서 ImportError : 이름을 가져올 수 없습니다. check_build
  10. Scickit으로 멀티 클래스 케이스의 정밀도, 리콜, 정확도 및 f1 점수를 계산하는 법?
  11. scikit-learn LinearRegression에서 p- 값 (유의성) 찾기
  12. 데이터를 3 세트 (기차, 검증 및 테스트)로 나누는 방법은 무엇입니까?
  13. Scikit의 임의 상태 (의사 난수) 학습
  14. scikit-learn을 사용하여 여러 카테고리로 분류
  15. scikit-learn에서 class_weight 매개 변수는 어떻게 작동합니까?
  16. scikit-learn 분류자를위한 가장 유익한 기능을 얻는 방법?
  17. sklearn 오류 ValueError : 입력에 NaN, 무한대 또는 dtype ( 'float64')에 비해 너무 큰 값이 있습니다.
  18. ImportError : model_selection이라는 모듈이 없습니다.
  19. 파이썬의 주성분 분석 (PCA)
  20. pandas 데이터 프레임 열은 sklearn으로 스케일링됩니다.
  21. sklearn의 'transform'과 'fit_transform'의 차이점은 무엇입니까?
  22. Python - 정확히 sklearn.pipeline.Pipeline이란 무엇입니까?
  23. scikit .predict () 기본 임계 값
  24. 어떻게 열 및 행의 팬더 DataFrame 하위 집합을 numpy 배열로 변환합니까?
  25. Scikit-learn 데이터 세트를 Pandas 데이터 세트로 변환하는 방법은 무엇입니까?
  26. Scikit SVC decision_function을 배우고 예측하십시오.
  27. graph.write_pdf ( "iris.pdf") AttributeError : 'list'객체에 'write_pdf'속성이 없습니다.
  28. 1d 배열이 예상 될 때 열 벡터 y가 전달되었습니다.
  29. scikit의 GridSearch와 Python은 일반적으로 메모리를 해제하지 않습니다.
  30. Scikitlearn이 FN이 0보다 큰 점수를 얻지 못하는 이유는 무엇입니까?
  31. scikit-learn의 범주 적 누락 값 게시
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  33. 임의의 포리 스트가 직접적으로 범주 형 기능을 처리 할 수 있습니까?
  34. 가변 길이 트레이닝 시퀀스에 scikits.learn.hmm.GaussianHMM 적용
  35. RidgeClassifierCV의 채점 기능
  36. sklearn을 사용하여 PCA에서 설명한 _variance_ratio_의 기능 이름 복구
  37. Jupyter Notebook에서 대화 형 의사 결정 트리를 그려 봅니다.
  38. fit_transform ()은 위치 지정 인수를 2 개 사용하지만 LabelBinarizer를 사용하여 3 개를 지정했습니다.
  39. Python에서 SVM을 더 빠르게 실행하기
  40. sklearn.svm.svc의 predict_proba () 함수는 내부적으로 어떻게 작동합니까?
  41. 전에는 볼 수 없었던 sklearn.LabelEncoder
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  43. Scikit-learn에서 시계열을 예측하는 방법은 무엇입니까?
  44. 파이썬에서 사용 가능한 가장 빠른 SVM 구현
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  46. 나이키 베이 즈 분류기에서 범주와 연속 데이터를 scikit-learn을 사용하여 혼합
  47. scikit-learn에서 경고 제거
  48. "train_test_split"메소드에서 매개 변수 "stratify"(scikit 학습)
  49. SKlearn 가져 오기 MLPClassifier가 실패 함
  50. 지나친 예측과 좋은 예측을 구별하기