Preguntas etiquetadas con scikit-learn

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 10 meses . Necesito aplicar la función de activación Softmax al Perceptrón multicapa en scikit. La documentación de scikit …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

No he encontrado ninguna literatura sobre la aplicación de bosques aleatorios a MNIST, CIFAR, STL-10, etc., así que pensé en probarlos con el MNIST invariante de permutación. En R , intenté: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Esto funcionó durante 2 horas y obtuvo un error de prueba del 2.8%. También …

9 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn 

Me gustaría codificar una agrupación de kmeans en python usando pandas y scikit learn. Para seleccionar la buena k, me gustaría codificar la estadística Gap de Tibshirani y al 2001 ( pdf ). Me gustaría saber si podría usar el resultado de inercia_ de scikit y adaptar la fórmula estadística …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Hay varios sitios web que describen el descenso de gradiente para encontrar los parámetros para la regresión lineal simple ( aquí hay uno de ellos). Google también lo describe en su nuevo curso (para el público) de ML. Sin embargo en Wikipedia , se proporcionan las siguientes fórmulas para calcular …

9 regression  scikit-learn  gradient-descent 

Estoy entrenando un clasificador binario SVM usando Scikit learn. Debido a la naturaleza de mi problema, necesito evitar falsos negativos. Como nada es gratis, estoy bien obteniendo una tasa más alta de falsos positivos para reducir la cantidad de falsos negativos. ¿Cómo podemos hacer eso (idealmente con Scikit learn)? En …

9 machine-learning  cross-validation  svm  python  scikit-learn 

Un problema que ocurre con bastante frecuencia en mis experimentos es que el modelo varía en rendimiento cuando se cambia el estado aleatorio del algoritmo. Entonces la pregunta es simple, ¿debería tomar el estado aleatorio como un hiperparámetro? ¿Porqué es eso? Si mi modelo supera a otros con un estado …

9 machine-learning  scikit-learn 

¿Cuál es la mejor manera de preparar interacciones de características categóricas antes de ajustar con scikit-learn? Con statsmodelspodría decir convenientemente en estilo R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(lo mismo en Stata con regress depvar i.var1##i.var2). ¿Puede sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(en v0.15, actualmente dev) usarse con variables categóricas?

9 machine-learning  interaction  python  scikit-learn 

Soy nuevo en el aprendizaje automático y trato de usar scikit-learn (sklearn) para tratar un problema de clasificación. Tanto DecisionTree como SVM pueden entrenar a un clasificador para este problema. Utilizo sklearn.ensemble.RandomForestClassifiery sklearn.svm.SVCpara ajustar los mismos datos de entrenamiento (alrededor de 500,000 entradas con 50 funciones por entrada). El RandomForestClassifier …

9 machine-learning  classification  svm  scikit-learn 

Soy un principiante que usa el aprendizaje automático (terminé el curso de Ng), estoy usando scikit-learn en python. Quiero encontrar la mejor manera de detectar anomalías en nuestro sistema. Tenemos eventos en curso que ocurren en un horario (cada pocos minutos / horas), y quiero detectar cuándo sucede algo anormal. …

8 time-series  python  scikit-learn  anomaly-detection 

En general, si tenemos un gran conjunto de datos, podemos dividirlo en (1) capacitación, (2) validación y (3) prueba. Utilizamos la validación para identificar los mejores hiperparámetros en la validación cruzada (por ejemplo, C en SVM) y luego entrenamos el modelo usando los mejores hiperparámetros con el conjunto de entrenamiento …

8 machine-learning  cross-validation  scikit-learn  hyperparameter  optimization 

Me preguntaba si alguien aquí puede explicar la diferencia entre el modo de normalización l1, l2 y max en el módulo sklearn.preprocessing.normalize ()? ¡Después de leer la documentación no pude notar la diferencia!

8 normalization  scikit-learn