我有以下数据框timeXYX_t0X_tp0X_t1X_tp1X_t2X_tp200.0028760100NaNNaNNaNNaNNaN10.0029860100NaN0NaNNaNNaN20.03736711011.0000000NaN0NaN30.03737421020.50000011.0000000NaN40.03738931030.33333320.50000011.00000050.03739341040.25000030.33333320.500000....10303089.9622132562682560.0000002560.0039062550.003922103
我有一个问题，我通过沿行轴连接(垂直堆叠)来生成Pandas数据框。每个组成数据帧都有一个自动生成的索引(升序数字)。连接后，我的索引搞砸了:它计数到n(其中n是相应数据帧的shape[0])，并在下一个数据帧处从零重新开始。我正在尝试“在给定当前订单的情况下重新计算索引”或“重新索引”(或者我认为是这样)。事实证明，这并不是DataFrame.reindex似乎正在做的事情。这是我尝试做的:train_df=pd.concat(train_class_df_list)train_df=train_df.reindex(index=[iforiinrange(train_df.shap
我有一个问题，我通过沿行轴连接(垂直堆叠)来生成Pandas数据框。每个组成数据帧都有一个自动生成的索引(升序数字)。连接后，我的索引搞砸了:它计数到n(其中n是相应数据帧的shape[0])，并在下一个数据帧处从零重新开始。我正在尝试“在给定当前订单的情况下重新计算索引”或“重新索引”(或者我认为是这样)。事实证明，这并不是DataFrame.reindex似乎正在做的事情。这是我尝试做的:train_df=pd.concat(train_class_df_list)train_df=train_df.reindex(index=[iforiinrange(train_df.shap
我想绘制神经网络相对于训练示例数量的学习误差曲线。这是代码:importsklearnimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportlearning_curveimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportneural_networkfromsklearnimportcross_validationmyList=[]myList2=[]w=[]dataset=np.loadtxt("data",delimiter=",")X=dataset[:,0:6]Y=dataset[:,6]clf=sk
我想绘制神经网络相对于训练示例数量的学习误差曲线。这是代码:importsklearnimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportlearning_curveimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportneural_networkfromsklearnimportcross_validationmyList=[]myList2=[]w=[]dataset=np.loadtxt("data",delimiter=",")X=dataset[:,0:6]Y=dataset[:,6]clf=sk
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我正在使用SupportVectorRegression作为GridSearchCV中的估计器.但是我想更改误差函数:我想定义自己的自定义误差函数，而不是使用默认值(R-squared:确定系数)。我尝试用make_scorer制作一个，但没有成功。我阅读了文档，发现可以创建customestimators，但我不需要重新制作整个估算器-只需重新制作错误/评分函数。我想我可以通过将可调用对象定义为记分员来做到这一点，就像docs中所说的那样。.但我不知道如何使用估算器:在我的例子中是SVR。我是否必须切换到分类器(例如SVC)？我将如何使用它？我的自定义错误函数如下:defmy_cus
我正在使用SupportVectorRegression作为GridSearchCV中的估计器.但是我想更改误差函数:我想定义自己的自定义误差函数，而不是使用默认值(R-squared:确定系数)。我尝试用make_scorer制作一个，但没有成功。我阅读了文档，发现可以创建customestimators，但我不需要重新制作整个估算器-只需重新制作错误/评分函数。我想我可以通过将可调用对象定义为记分员来做到这一点，就像docs中所说的那样。.但我不知道如何使用估算器:在我的例子中是SVR。我是否必须切换到分类器(例如SVC)？我将如何使用它？我的自定义错误函数如下:defmy_cus
问题是由于火车数据大小，我的火车数据无法放入RAM。所以我需要一种方法，首先在整个火车数据集上构建一棵树，计算残差构建另一棵树等等(就像梯度提升树一样)。显然，如果我在某个循环中调用model=xgb.train(param,batch_dtrain,2)-这将无济于事，因为在这种情况下，它只会为每个批处理重建整个模型。 最佳答案 在第一批训练后尝试保存您的模型。然后，在连续运行时，为xgb.train方法提供已保存模型的文件路径。这是我进行的一个小实验，以说服自己它有效:首先，将波士顿数据集拆分为训练集和测试集。然后将训练集分成两
