Описание тега mlxtend
1
ответ
Передача параметров в метод соответствия базовых классификаторов через StackingCVClassifier в пакете mlxtend
Я использую StackingCVClassifier (от mlxtend пакет) в Python, и один из моих классификаторов является XGBoostClassifier экземпляр, и я пытаюсь передать параметр (early_stopping_rounds или просто многословный) в его метод fit через метод fit из Stack…
13 сен '18 в 07:29
0
ответов
Pandas Series.strids устарела, и ошибка групповых панд
Вот несколько строк кода: import pandas as pd import numpy as np from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import association_rules def encode_c(x): if x <= 0: return 0 if x >= 1: return 1 return 0 def get_pr…
24 авг '18 в 11:40
1
ответ
Анализ рыночной корзины в Python для большого набора данных транзакций
При применении функций apriori (support >= 0.01) и association_rules с использованием пакета python mlxtend для данных транзакций строк 4.2L+ (в виде разреженной матрицы) генерация наборов частых элементов и правил связывания занимает слишком много …
31 окт '18 в 05:55
0
ответов
В установке mlxtend отказано в доступе (Python 3)
Я пытаюсь установить библиотеку Python mlxtend для машинного обучения. Я пробовал несколько решений, в том числе: pip install mlxtend easy_install mlxtend Я также прочитал все темы о подобных ошибках, но безуспешно. Когда я выполняю все это, setup.p…
28 мар '17 в 02:05
0
ответов
Ошибка в регрессоре голосования mlxtend при использовании случайного леса для выбора функции
from mlxtend.regressor import StackingRegressor from sklearn.ensemble.forest import RandomForestRegressor as RFR from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor as GBR import xgboost as xgb rfr = RFR(n_estimators=500, n_jobs=cc.ncpu, random_…
15 янв '17 в 00:22
5
ответов
Проблемы с импортом mlxtend python
Я новичок в Python, поэтому извиняюсь, если это глупый вопрос. Я пытаюсь использовать mlxtend, и установил его с помощью pip. Pip подтверждает, что он установлен (когда я набираю "pip install mlxtend", он отмечает, что требование уже выполнено). Одн…
18 апр '18 в 00:56
0
ответов
StackingRegressor: как определить мета-функции?
У меня возникли некоторые трудности со StackingRegressor. На самом деле я тренировал много регрессоров и получаю хорошие результаты. Я думаю, что я, вероятно, получу лучший результат, если я использую StackingRegressor, но я этого не сделал. И я дум…
03 июл '17 в 07:07
1
ответ
Трубопровод с мета-классификатором
Я пытаюсь обучить мета-классификатор различным функциям из фрейма данных панд. Функции имеют либо текстовый, либо категориальный характер. У меня возникли проблемы с подгонкой модели со следующей ошибкой "Найдены входные переменные с непоследователь…
18 ноя '17 в 15:03
2
ответа
Как исправить ошибку "Нет такого файла или каталога" при загрузке набора данных MNIST
Я скачал учебные образы и ярлыки MNIST с сайта yann.lecun.com и распаковал их. Я пытаюсь загрузить их, используя этот код from mlxtend.data import loadlocal_mnist features,labels = loadlocal_mnist( images_path='/python/mnist-files/train-images-idx3-…
08 фев '19 в 17:47
1
ответ
Mlxtend Apriori дает ошибку с разреженным фреймом данных
Проблема с использованием разреженного фрейма данных с mlxtend apriori. Я использую Python 2.7 в Anaconda и установил mlxtend. Основанный на последней версии mlxtend, класс aprioir поддерживает разреженный фрейм данных в качестве входных данных. У м…
09 фев '19 в 16:35
1
ответ
Как правильно комбинировать мои классификаторы?
Я должен решить проблему классификации 2 классов. У меня есть 2 классификатора, которые выводят вероятности. Оба они являются нейронными сетями различной архитектуры. Эти 2 классификатора обучаются и сохраняются в 2 файла. Теперь я хочу построить ме…
02 авг '17 в 08:57
1
ответ
mlextend plot_decision_regions с подгонкой модели к Pandas DataFrame?
Я большой поклонник mlxtend's plot_decision_regions функция, ( http://rasbt.github.io/mlxtend/, /questions/3993191/syuzhet-svm-s-matplotlib/3993199#3993199) Он принимает X(только две колонки за раз), yи (встроенный) классификатор clf объект, а затем…
08 мар '18 в 07:49
1
ответ
Как mlxtend StackingRegressor с несколькими процессорами?
Я хотел бы использовать mlxtend StackingRegressor для объединения XGBoost,LGBM и Catboost . Но я не уверен, сколько процессоров я буду использовать в этом методе. Например: В XGboost: import xgboost as xgb xgb_pars = {'nthread': -1} xgb1=XGBRegresso…
22 ноя '18 в 16:46
1
ответ
Бинарная классификация с помощью расширенного ансамбля mlxtend с предопределенными классификаторами
Я использую mlxtend EnsembleVoteClassifier, чтобы выполнить двоичную классификацию с предварительно установленным линейным SVC, но у меня постоянно возникает повторяющаяся ошибка: ValueError: X.shape [1] = 352 должен быть равен 336, количество функц…
14 мар '18 в 11:12
1
ответ
Стекирование с исходными данными с помощью mlxtend или других инструментов
Я хочу предсказать результат с помощью мета-функций, сделанных из стека с оригинальными функциями.Я использовал mlxtend для стекирования и пытался использовать оригинальные функции с мета-функциями, но эта библиотека не может работать хорошо. from l…
28 фев '19 в 17:24
0
ответов
Извлечь строку из правил фрозенец
Со следующим утверждением: rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.2) Я получаю набор данных правил в формате: frozenset({'Co_Apples'}) Но мне нужно извлечь Co_Apples как строка Как я могу это сделать?
12 сен '18 в 09:21
0
ответов
Как мне использовать mlxtend для анализа настроений?
Я создал классификаторы, такие как наивный байесовский, логистическая регрессия и SGDC, как мне использовать этот метод голосования по ансамблю, чтобы создать итоговый счет, я знаю, что есть как жесткое, так и мягкое голосование. Мои наборы функций …
26 сен '17 в 21:14
0
ответов
Доступ к атрибутам MLxtend StackingRegressor, когда метарегрессор является объектом конвейера sklearn
Я использую MLxtend StackingRegressor, и мой метарегрессор является объектом конвейера sklearn. После подгонки модели я хочу напечатать коэффициенты, но у меня возникают проблемы с этим. model3 = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression…
03 фев '17 в 04:31
2
ответа
plot_decision_regions с ошибкой "Значения заполнителя должны быть предоставлены, когда X имеет более 2 обучающих функций".
Я строю 2D-график для вывода SVC Bernoulli. преобразуется в векторы из Avg word2vec и разбитые данные для разделения и обработки данных для обучения и тестирования. Через сетку поиска нашли лучшие C и GAMMA (RBF) clf = SVC(C=100,gamma=0.0001) clf.fi…
23 окт '18 в 15:05
1
ответ
Что такое мета-классификатор в функции StackingClassifier в mlxtend?
В библиотеке mlxtend есть мета-классификатор для обучения ансамблю, который называется "StackingClassifier". Вот пример вызова функции StackingClassifier: sclf = StackingClassifier(classifiers=[clf1, clf2, clf3], meta_classifier=lr) Что такое meta_c…
10 сен '18 в 01:39