我需要一个支持predict_proba()方法的所有scikit-learn分类器的列表。由于文档没有提供获取该信息的简单方法，如何以编程方式获取该信息？ 最佳答案 fromsklearn.utils.testingimportall_estimatorsestimators=all_estimators()forname,class_inestimators:ifhasattr(class_,'predict_proba'):print(name)您还可以使用CalibratedClassifierCV将任何分类器变成具有pre
我需要一个支持predict_proba()方法的所有scikit-learn分类器的列表。由于文档没有提供获取该信息的简单方法，如何以编程方式获取该信息？ 最佳答案 fromsklearn.utils.testingimportall_estimatorsestimators=all_estimators()forname,class_inestimators:ifhasattr(class_,'predict_proba'):print(name)您还可以使用CalibratedClassifierCV将任何分类器变成具有pre
我有很多样本(y_i,(a_i,b_i,c_i))其中y被假定为在a,b,c中作为多项式变化达到一定程度。例如，对于给定的一组数据和2级，我可能会生成模型y=a^2+2ab-3cb+c^2+.5ac这可以使用最小二乘来完成，并且是numpy的polyfit例程的轻微扩展。Python生态系统中是否有标准实现？ 最佳答案 sklearn提供了一种简单的方法来做到这一点。以发布的示例为基础here:#Xistheindependentvariable(bivariateinthiscase)X=array([[0.44,0.68],[0
我有很多样本(y_i,(a_i,b_i,c_i))其中y被假定为在a,b,c中作为多项式变化达到一定程度。例如，对于给定的一组数据和2级，我可能会生成模型y=a^2+2ab-3cb+c^2+.5ac这可以使用最小二乘来完成，并且是numpy的polyfit例程的轻微扩展。Python生态系统中是否有标准实现？ 最佳答案 sklearn提供了一种简单的方法来做到这一点。以发布的示例为基础here:#Xistheindependentvariable(bivariateinthiscase)X=array([[0.44,0.68],[0
我正在使用Scikit-learn。有时我需要标签/类的概率而不是标签/类本身。我不希望将垃圾邮件/非垃圾邮件作为电子邮件的标签，而希望仅具有以下示例:给定电子邮件是垃圾邮件的概率为0.78。为此，我将predict_proba()与RandomForestClassifier一起使用，如下所示:clf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=None,min_samples_split=1,random_state=0)scores=cross_val_score(clf,X,y)print(scores.mean())cla
我正在使用Scikit-learn。有时我需要标签/类的概率而不是标签/类本身。我不希望将垃圾邮件/非垃圾邮件作为电子邮件的标签，而希望仅具有以下示例:给定电子邮件是垃圾邮件的概率为0.78。为此，我将predict_proba()与RandomForestClassifier一起使用，如下所示:clf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=None,min_samples_split=1,random_state=0)scores=cross_val_score(clf,X,y)print(scores.mean())cla
我正在使用Python和Keras(目前使用Theano后端，但我对切换没有疑虑)。我有一个神经网络，我可以并行加载和处理多个信息源。目前，我一直在一个单独的进程中运行每一个，它从文件中加载自己的网络副本。这似乎是对RAM的浪费，所以我认为拥有一个多线程进程和一个由所有线程使用的网络实例会更有效。但是，我想知道Keras对于任一后端是否都是线程安全的。如果我在不同的线程中同时在两个不同的输入上运行.predict(x)，我会遇到竞争条件或其他问题吗？谢谢 最佳答案 是的，Keras是线程安全的，如果你稍微注意一下的话。其实在强化学习
我正在使用Python和Keras(目前使用Theano后端，但我对切换没有疑虑)。我有一个神经网络，我可以并行加载和处理多个信息源。目前，我一直在一个单独的进程中运行每一个，它从文件中加载自己的网络副本。这似乎是对RAM的浪费，所以我认为拥有一个多线程进程和一个由所有线程使用的网络实例会更有效。但是，我想知道Keras对于任一后端是否都是线程安全的。如果我在不同的线程中同时在两个不同的输入上运行.predict(x)，我会遇到竞争条件或其他问题吗？谢谢 最佳答案 是的，Keras是线程安全的，如果你稍微注意一下的话。其实在强化学习
我正在使用sklearn.svm.svc来自scikit-learn进行二分类。我正在使用它的predict_proba()函数来获得概率估计。谁能告诉我predict_proba()如何在内部计算概率？ 最佳答案 Scikit-learn在内部使用LibSVM，而这又使用Plattscaling，详见thisnotebytheLibSVMauthors,校准SVM以产生除类预测之外的概率。Plattscaling需要首先像往常一样训练SVM，然后优化参数向量A和B使得P(y|X)=1/(1+exp(A*f(X)+B))其中f(X)
我正在使用sklearn.svm.svc来自scikit-learn进行二分类。我正在使用它的predict_proba()函数来获得概率估计。谁能告诉我predict_proba()如何在内部计算概率？ 最佳答案 Scikit-learn在内部使用LibSVM，而这又使用Plattscaling，详见thisnotebytheLibSVMauthors,校准SVM以产生除类预测之外的概率。Plattscaling需要首先像往常一样训练SVM，然后优化参数向量A和B使得P(y|X)=1/(1+exp(A*f(X)+B))其中f(X)
