我有一个我用来拟合的字符串列表sklearn.cluster.KMeans:
X = TfidfVectorizer().fit_transform(docs)
km = KMeans().fit(X)
现在我想将聚类中心放在原始字符串表示中.我知道,km.cluster_centers_但无法弄清楚如何获得相关的指数docs.
我有一个任意数量的列表列表,例如:
[[1,2,3], [3,4,5], [5,6,7], [7,8,9]]
现在我想要一个包含多个列表中存在的所有元素的列表:
[3,5,7]
我该怎么办？
谢谢!
在我的scikits-learn Pipeline中,我想将自定义词汇表传递给CountVectorizer():
text_classifier = Pipeline([
('count', CountVectorizer(vocabulary=myvocab)),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', LinearSVC(C=1000))
])
但是,据我所知,据我所知
text_classifier.fit(X_train, y_train)
Pipeline使用CountVectorizer()的fit_transform()方法,它忽略了myvocab.我怎么能修改我的管道来使用myvocab？谢谢!
我有一个函数在区间 [0.0, 1.0] 中返回浮点结果。我想使用颜色范围从 0.0 的红色到 1.0 的绿色（可能是 0.5 的黄色）来可视化结果。我怎么能那样做？谢谢！
我正在使用PyML进行 SVM 分类。但是，我注意到当我使用 LOO 评估多类分类器时，结果对象不会报告灵敏度和 PPV 值。相反，它们是 0.0：
from PyML import *
from PyML.classifiers import multi
mc = multi.OneAgainstRest(SVM())
data = VectorDataSet('iris.data', labelsColumn=-1)
result = mc.loo(data)
result.getSuccessRate()
>>> 0.95333333333333337
result.getPPV()
>>> 0.0
result.getSensitivity()
>>> 0.0
我查看了代码，但无法弄清楚这里出了什么问题。有人有解决方法吗？