Tag: scikit-learn

scikit-learn est une machine d’apprentissage en bibliothèque pour Python qui fournit des outils simples et efficaces pour l’analyse de données et d’exploration de données, avec un accent sur l’apprentissage de la machine. Il est accessible à tout le monde et réutilisables dans différents contextes. Il est construit sur NumPy et SciPy. Le projet est open source et utilisable à des fins commerciales (licence BSD).

Avertissement de dépréciation dans le chargeur de format scmit-learn svmlight

Quelle est la bonne plage de valeurs pour les hyperparamètres svm.SVC () à explorer via GridSearchCV ()?

Préparer les données pour la classification de texte en utilisant Scikit Learn SVM

Scikit-learn train_test_split avec indices

UndefinedMetricWarning: F-score est mal défini et étant défini sur 0.0 dans les étiquettes sans échantillons prédits

Pipeline de Scikit-Learn: une matrice clairsemée a été transmise, mais des données denses sont nécessaires

Quelle est la signification du paramètre nu dans la classe SVM de Scikit-Learn?

Comment puis-je connaître la probabilité de classe prédite par la fonction predict () dans Support Vector Machine?

XGBoost XGBClassifier par défaut en Python

Régression linéaire multivariée / multiple dans Scikit Learn?

Prédire les valeurs manquantes avec le module Imputer de scikit-learn

LabelEncoder: TypeError: '& gt;' non pris en charge entre les instances de 'float' et 'str'

scikit-learn: Paramètres forestiers class_weight et sample_weight

Est-il possible d'imprimer l'arbre de décision dans scikit-learn?

Arbres de régression ou régresseur de forêt aléatoire avec entrées catégorielles

Comment obtenir la fréquence des mots dans un corpus en utilisant Scikit Learn CountVectorizer?

Comment graver des scores de GridSearchCV?

LogisticRegression: Type d'étiquette inconnu: 'continuous' utilisant sklearn en python