剛剛讀了一下K-Fold Cross-validation ,個人理解如下,當dataset較小時,我們利用K-Fold Cross-Validation將dataset拆分成k份,其中k-1為tra

调用scikit-learn，归一化处理时，运行from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler，报错 ImportError: cannot import

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier clf = KNeighborsClassifier() clf.fit(x_train,y_tr

使用scikit-learn中的BayesianRidge贝叶斯岭回归，输出数据的维度必须是1维吗？用同样的数据，使用Ridge，不会报错，但是使用BaayesianRidge时，就会报如下错误：Va

请问相同的样本分别作决策树分类和随机森林分类，得到的特征重要性排序相差会很大吗？

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom sklearn.datasets.samples_gen

为什么用head显示前几行会报错，数据集都没报错，是加载到了的，head用后就报错呢?

使用bertopic计算主题模型，在colab上运行脚本生成模型保留后，回本地使用Bertopic.load()加载模型时出现报错：No module named 'sklearn.metrics._

joblib.my_exceptionsanaconda虚拟环境上安装了最新版本的scikit-learn（0.24.0）和最新的joblib（1.0.1）运行时报错No module named '

我有一个dataframe是这样的，根据idx我想分成三组，每组都是np的array格式，最后将3个array放到一个list，请问该怎么做？谢谢预期的最终格式就是这样：[array([

用聚类算法分析数据后，生成聚类中心雷达图 lstype = ['-','--',(0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)),':','-.'] #这句代码什么意思？ for p i

我这里用鸢尾花数据集，使用sklearn,做完了各种算法的分类，请问能获得这些算法的函数吗？ 如果不只是分类，有没有其他算法在训练完后，可以获得它的函数表达式？

请问一下10×10交叉验证是重复分层交叉验证吗，10×10交叉验证的python代码怎么实现啊

现在有一个可微的目标函数，想用梯度下降求解最优解，有没有现成的库函数可以用，不是深度学习

我尝试用stacking对xgboost,lightgbm和随机森林进行融合，数据集大概1万多条记录，但融合后的模型的f1值几乎均与lightgbm的即单个模型最高的f1值相同，或者稍有下降，而且融合

DecisionTreeClassifier类初始化时用的是entropy类型，那么计算时信息增益相同时选哪个？

我直接在Aanaconda Prompt里输入pip install scikit-learn下载 但是下到一半出现如下错误 我觉得会不会是我之前把numpy包和scipy包卸载重下的原因我又尝试

数据是一组5维数据，利用tsne降到两维，想看一下数据的可视化分布，但是代码运行时加注图例的时候，matplotlib为我每个点都加注了图例，想请教一下怎么让相同颜色点仅标注一次图例 这个是问题相关代

C:\Users\asus>pip install -U scikit-learn Requirement already up-to-date: scikit-learn in c:\use

作业任务：本作业，要求学生采用多种机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯等方法构建疾病诊断模型。该任务为预测样本是否患有某种特定疾病，属二分类问题。数据集：• Age: 年龄•

我现在在阅读 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 书中在建立测试集中给出了如下代码： def test_set_check

在使用MLKNN时，传递x_train和y_train时报错TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 were given 我的代码 cl

以下是我的代码，该导入的库没有任何问题，代码检查了多遍依然正确 def plot_learning_curve(estimator,title, X, y,

In this assignment, we will perform several linear regression analyses on theBoston dataset. Load th

for ds_cnt,(X,Y)in enumerate(datasets):#取出了ds_cnt的索引(0,1,2,3,)以及（X,Y) #在图像的第一列，放置原数据的分布 ax=

以下是我的代码 fullx=[] fsx=[] C=np.arange(0.01,10.01,0.5) for i in C: LR=LR(solver='liblinear',C=i,

clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain)score=clf.score(Xtest,

报的错是在scipy.linalg下边一个模块时，报没有模块名字叫_matfuncs_sqrtm_triu我在那个文件夹下确实也找不到想问一下为什么正常下载后调用了一个不存在的文件

我用sklearn，已经训练好了模型，并且用joblib持久化了。然后重新加载出来 model = joblib.load('d:/model/SVMmodel.pkl') 这个时候，如果我想把mod