sklearn-pandas

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sklearn 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 텍스트의 이진 분류 모델을 만들었습니다. 이제 모델에 사용되는 기능을 선택하고 싶습니다. 내 코드는 다음과 같습니다. train, val, y_train, y_test = train_test_split(np.arange(data.shape[0]), lab, test_size=0.2, random_state=0)

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Pandas dataframe.append주는 오류 : 평면 모양이 맞춰지지 않았습니다.

아래에 언급 된 열이있는 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. 두 번째 것을 첫 번째 것에 추가하려고하면 ValueError가 발생합니다 : 평면 셰이프가 오류를 정렬하지 않습니다. DF1 열 : Index([ u'asin', u'view_publish_data', u'data_viewer', u'relationship_viewer

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목성의 Scipy

누군가이 오류 코드가있는 이유를 알아낼 수 있습니까? ValueError : n_components는 <이어야합니다. n_features; 가지고 10> = 0 import pandas as pd from scipy.sparse import csr_matrix users = pd.read_table(open('ml-1m/users.dat', encodi

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Scikit-pandas, cross val 점수 기능 수

나는 Kaggle에 대한 타이타닉 튜토리얼을 사용하여 scikit 및 팬더 통합에 익숙해졌습니다. 데이터를 정리하고 예측을하고 싶습니다. 나는 그것을 파이프 라인에 맞게 호출하고 변환 할 수 있습니다 - 불행히도 cross_val_score를 사용하여 동일한 작업을 수행하는 중에 오류가 발생합니다. 나는 sklearn - 팬더 cross_val_score을

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sklearn 오류 : predict (x, y)는 2 개의 위치 인수를 사용하지만 3은 주어진다.

sklearn에서 다 변수 회귀 분석을 작성 중이며 문서를 철저히 검토했습니다. 함수를 실행할 때 오류가 발생합니다. predict()은 2 개의 위치 인수를 받지만 3은 주어진 것입니다. X는 데이터 프레임이고, y는 열입니다. 데이터 프레임을 배열/행렬로 변환하려고했지만 여전히 오류가 발생합니다. x 및 y 배열을 보여주는 스 니펫이 추가되었습니다. r

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k는 python을 사용하여 구조화 된 데이터를 의미합니다. 둘 이상의 열

k는 구조화 된 데이터에서 여러 열을 의미합니까? 그 1 열 (이름)에 행해졌 아래 예에서 tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform (df_new [ '이름']) 여기 이름 만이 사용되지만, 우리는 이름을 사용 원한다고 국가를 다음과 같이 동일한 열에 추가해야합니까? df_new['name'] = df_new['na

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데이터 프레임의 마지막 열에 특정 값이 포함 된 행을 선택하는 방법

Duration Protocol Direction Label 12 tcp bi normal-V45 2 udp one Botnet-45 2 icmp bi Botnet-68 3 tcp one normal-V73 5 udp bi Background-tcp 3 icmp one Background 일반 또는 봇넷으

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변환 단어 파이썬 팬더 데이터 프레임

입력는 userID col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 1 Java c c++ php python perl html hadoop nodejs 2 nodejs c# c++ oops css html angular java php 3 php python html java angular hadoop c

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데이터를 열에서 일주일 전으로 이동 - pandas 데이터 프레임

2 열이 포함 된 pandas 데이터 프레임이 있습니다. 그 중 하나는 날짜 형식의 색인이고 다른 하나는 비율 R (0과 1 사이의 숫자)입니다. 하루 전에 일주일 동안 요금 R이 포함 된 다른 열을 팬더 데이터 프레임에 어떻게 추가 할 수 있습니까? 결국 날짜, 그 날의 속도 및 DataFrame의 (하루 -7 일) 비율이 있습니까?

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numpy 또는 sklearn을 사용하여 파이썬에서 데이터 프레임 컬렉션에 대한 주성분 분석을 수행해야합니다.

'데이터 프레임 콜렉션' df 아래 데이터가 있습니다. sklearn을 사용하여 데이터 프레임 콜렉션에서 주성분 분석 (PCA)을 수행하려고합니다. 하지만 나는 타입 에러를 얻고있다. from sklearn.decomposition import PCA df # dataframe collection pca = PCA(n_components=5) pca.