个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
29
4
<分区>
我正在研究二元分类模型，分类器是朴素贝叶斯。我有一个几乎平衡的数据集，但是我在预测时收到以下错误消息:
UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
'precision', 'predicted', average, warn_for)
我在 CV k-fold 10 中使用网格搜索。测试集和预测包含这两个类，所以我不理解消息。我正在为其他 6 个模型处理相同的数据集、训练/测试拆分、cv 和随机种子，这些模型工作得很好。数据从外部摄取到数据帧中，随机化并且种子是固定的。然后朴素贝叶斯分类模型对该代码段之前开头的文件进行分类。
X_train, X_test, y_train, y_test, len_train, len_test = \
train_test_split(data['X'], data['y'], data['len'], test_size=0.4)
pipeline = Pipeline([
('classifier', MultinomialNB())
])
cv=StratifiedKFold(len_train, n_folds=10)
len_train = len_train.reshape(-1,1)
len_test = len_test.reshape(-1,1)
params = [
{'classifier__alpha': [0, 0.0001, 0.001, 0.01]}
]
grid = GridSearchCV(
pipeline,
param_grid=params,
refit=True,
n_jobs=-1,
scoring='accuracy',
cv=cv,
)
nb_fit = grid.fit(len_train, y_train)
preds = nb_fit.predict(len_test)
print(confusion_matrix(y_test, preds, labels=['1','0']))
print(classification_report(y_test, preds))
我被 python“强制”改变了系列的形状，也许这就是罪魁祸首？
29
4
0
我想打印精度为 4 的 float 。我使用 numpy ， jupyter notebook我试过: %precision %.4g %precision 2 np.set_printoptions
我不知道如何解决这个问题，我知道浮点数的显式、隐式和 IEEE-754 规范化表示，但如何将其分解为小问题。请帮我想象一下。 最佳答案 让我们假设 IEEE-754 单精度浮点数。在这样一个浮点数中，
我有一个从 Azure Log Analytics 查询返回的值(以字节表示): 我想将其转换为兆字节并使其更易于阅读。在本例中为“4.19 MB”。 当我尝试将字节值转换为兆字节时，我似乎无法让 K
我最近收到的一项家庭作业要求我们采用在计算机中执行时可能会造成精度损失的表达式，并对其进行更改以避免这种损失。 不幸的是，执行此操作的指示尚未非常明确。通过观察各种正在执行的示例，我知道有一些方法可以
这更多的是一个数值分析问题，而不是编程问题，但我想你们中的一些人能够回答它。 在两个 float 相加中，是否有精度损失？为什么？ float 和整数相加时，是否有精度损失？为什么？ 谢谢。 最佳答案
所以我知道浮点精度(以及 1.1 之类的东西如何不能用二进制精确表示)等等，但我想知道:那么，与数学相关的库如何实现无限精度？换句话说，例如，您将如何以二进制形式准确地表示 1.1？只是一个简短的描述
阅读本文 http://en.wikibooks.org/wiki/Ada_Programming/Types/delta 让我想知道 delta 的极限值是多少是。 例如 delta 127 ran
我有一个文档数据库，我可以在其中执行搜索。对于每一次搜索，都有 n 个肯定。现在，如果我通过 precision@k 和 recall@k 来评估搜索的性能，那么对于后者来说一切都很好: recall
我注意到在 Modelica(使用 Wolfram System Modeler 4.3)中集成延迟固定时间量的脉冲输入的数值问题: model PulseTest "Test FixedDelay
我看过很多关于系统时钟的讨论，据说例如标准 PC 时钟，例如Windows 的精确度仅为+/-10 毫秒，而实时系统时钟的精确度为亚毫秒级。但这些说法意味着什么？这种时序变化的严重程度完全取决于测量时
我一直在阅读一些内容，但我很难理解如何解释“数字 x”。即: type something is digits 6 我知道它的精度是 6 位数字，但我想让我困惑的是这是什么意思。 1) Y.XXXXX
我的 Elasticsearch 映射(我使用的是 ES 2.1)中有一个 date 类型的字段(输入格式 epoch_second)。我知道我可以在该字段上进行排序 { "sort": [
我在 C++ 中使用 CPLEX 来解决集线器位置问题，即 MIP，并且我最近发现了一组非常精确的输入，CPLEX 认为这些输入是不可行的(即 CPXMIP_INFEASIBLE)，即使该问题确实可行
简单地说，魔术函数 %precision 不考虑简单变量输出的浮点精度。 #Configure matplotlib to run on the browser %matplotlib noteboo
我正在尝试使用 sass + compass 来制作流体网格，并且在计算它们时我需要我的 % 至少有 8 位数字，但现在 sass + compass 正在将我的小数四舍五入为 3 位数字。我发现如果
希望如此，我可以第一次发帖，告诉我我想问的问题。 我有cpp代码，可记录从fpga向下到纳秒级的时间戳。它将此值写入CSV。在同一个csv中，我正在计算连续时间戳之间的差异。 当我将其导出到pytho
我用JAVA编写了以下方法: public static float surface(float r) { return(4*Math.PI*Math.pow(r,2));
我试图找出为什么我的 Java 程序中会出现这种精度丢失错误。 这是错误: error: possible loss of precision int digit = num/Mat
关于 java-7 功能“精确重新抛出”和 final Exception ex 有很多问题，我找不到我的问题的明确答案。 “精确重新抛出”和final Exception之间有什么关系？ publi
SciPy interpolation有 3 种支持的方法: Supported are “linear” and “nearest”, and “splinef2d”. “splinef2d” is
我是一名优秀的程序员,十分优秀！