- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我想使用pickle模块,序列化我电脑上学习到的模型:
pickle.dump(clf, open(os.path.join(dest, 'classifier.pkl'), 'wb'), protocol=4)
当我也在我的电脑上打开它时,一切正常:
clf = pickle.load(open(os.path.join('pkl_objects', 'classifier.pkl'), 'rb'))
不幸的是,当我在 pythonanywhere.com 上做同样的事情时,我得到了错误:
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.linear_model._stochastic_gradient'
我有以下版本的 scikit-learn:
如何标准化呢?
最佳答案
您可以创建一个 requirement.txt
文件,您可以在其中定义所有必要的版本依赖项。或者你可以像他们在 docs 中那样创建一个虚拟环境.或者您可以尝试运行 pip install scikit-learn --upgrade
。
关于Python Anywhere - 没有名为 'sklearn.linear_model._stochastic_gradient' 的模块,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64198347/
我需要限制以下命令的 CPU 使用率,因为它使用了 100% 的 CPU。 from sklearn.linear_model import LinearRegression mode
如果在 sklearn.linear_model 中的任何线性模型中将归一化参数设置为 True,是否会在评分步骤中应用归一化? 例如: from sklearn import linear_mode
scikit-learn具有两个逻辑回归函数: sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model.LogisticRegress
我正在尝试运行此回归代码。 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as
我正在使用 sklearn.linear_model 和模块 LinearRegression 执行一个简单的自回归模型。你可以在下面看到我的代码。训练数据集位于 train 中,X 包含目标的滞后版
我知道我可能会将损失函数更改为以下之一: loss : str, 'hinge' or 'log' or 'modified_huber' The loss function to be used.
我对 ML 和 sklearn 比较陌生,我正在尝试使用具有不同值的 linear_model.Lasso 为具有 6 个不同特征的输入数据训练线性模型正则化参数。鉴于 X 和 y 是我的模型输入参数
这是什么意思?它在我使用 sklearn.linear_model.LassoLarsIC 时弹出:“提前停止 lars 路径,因为残差很小并且 alpha 的当前值不再得到很好的控制” 最佳答案 s
我认为下面的 Lasso 问题有简单的解决方案 [1,2,0,0] 因为 np.dot(x, [1,2,0,0]) 返回 [[5,7,6,8]]。 clf = linear_model.Lasso(a
scikit-learn 的 sklearn.linear_model.LogisticRegression 类如何处理回归和分类问题? 如 Wikipedia page 上所示以及许多来源,由于逻辑
我正在尝试进行多变量线性回归。但我发现 sklearn.linear_model 工作起来很奇怪。这是我的代码: import numpy as np from sklearn import line
在 OLS 形式的 StatsModels 中,results.summary 显示回归结果的汇总(例如 AIC、BIC、R 平方、...) 有什么办法可以在 sklearn.linear_model
我对 sklearn.linear_model 中 RidgeCV 中 normalized= 的具体作用感到困惑。 文档说: normalize : bool, default=False This
我正在研究多类分类(10 类)。我正在使用 sklearn.linear_model.SGDClassifier。我发现这个模型使用了一对一的方法。 SGDClassifier 有一个参数 class
我使用“statsmodels.regression.linear_model”来做 WLS。 但我不知道如何为我的回归赋予权重。 有谁知道权重是如何给出的以及它是如何工作的? import nump
我有以下使用 linear_model.Lasso 的代码: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(
是否可以根据在不同实现(例如 Java)中计算出的现有系数创建这样的实例? 我尝试创建一个实例,然后直接设置 coef_ 和 intercept_,这似乎可行,但我不确定这里是否有缺点,或者我是否会破
我正在尝试加载保存为 .joblib 的模型文件。我试过 pickle , sklearn.externals.joblib和 joblib本身。都是一样的错误。下面是我正在尝试做的一个例子。 cl
我想使用pickle模块,序列化我电脑上学习到的模型: pickle.dump(clf, open(os.path.join(dest, 'classifier.pkl'), 'wb'), proto
我想使用pickle模块,序列化我电脑上学习到的模型: pickle.dump(clf, open(os.path.join(dest, 'classifier.pkl'), 'wb'), proto
我是一名优秀的程序员,十分优秀!