Preguntas etiquetadas con scikit-learn

scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático para Python que proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis de datos y la minería de datos, con un enfoque en el aprendizaje automático. Es accesible para todos y reutilizable en varios contextos. Está construido sobre NumPy y SciPy. El proyecto es de código abierto y utilizable comercialmente (licencia BSD).

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sklearn trazar matriz de confusión con etiquetas
Quiero trazar una matriz de confusión para visualizar el desempeño del clasificador, pero muestra solo los números de las etiquetas, no las etiquetas en sí: from sklearn.metrics import confusion_matrix import pylab as pl y_test=['business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', 'business', …

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¿Cuáles son los pros y los contras entre get_dummies (Pandas) y OneHotEncoder (Scikit-learn)?
Estoy aprendiendo diferentes métodos para convertir variables categóricas en numéricas para clasificadores de aprendizaje automático. Encontré el pd.get_dummiesmétodo y sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()quería ver cómo se diferenciaban en términos de rendimiento y uso. Encontré un tutorial sobre cómo usar OneHotEncoder()en https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/ desde la sklearndocumentación no fue muy útil sobre esta función. Tengo la …




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Uso de GridSearchCV con IsolationForest para encontrar valores atípicos
Quiero usar IsolationForestpara encontrar valores atípicos. Quiero encontrar los mejores parámetros para el modelo con GridSearchCV. El problema es que siempre recibo el mismo error: TypeError: If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method. The estimator IsolationForest(behaviour='old', bootstrap=False, contamination='legacy', max_features=1.0, max_samples='auto', n_estimators=100, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, …

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