小编Gui*_*sch的帖子

为了将我的数据分成火车和测试数据,我正在使用

sklearn.cross_validation.train_test_split 功能.

当我将数据和标签作为列表列表提供给此函数时,它会在两个单独的列表中返回列车和测试数据.

我想从原始数据列表中获取列车的索引和测试数据元素.

任何人都可以帮我解决这个问题吗？

提前致谢

我需要在下拉选项悬停绑定到光标位置后显示图像。是否可以？我不能这样做，也不能寻找这样的东西。

我需要这样的东西

我使用RandomForestClassifierfrom执行拟合操作sklearn：

clf.fit(X_train,y_train,sample_weight=weight)

我不知道如何更改评估指标，我认为这只是准确性。

我问这个是因为我已经看到使用XGBOOST包可以精确地指定这个指标。例子：

clf.fit(X_train, y_train, eval_metric="auc", eval_set=[(X_eval, y_eval)])

所以，我的问题是：我可以对RandomForestClassifierfrom做同样的事情吗sklearn？我需要将我的表现建立在AUC指标上。

我正在使用XGBoost它sklearn的包装.

每当我尝试打印时feature_importances_,都会出现以下错误:

ValueError:具有基数10的int()的无效文字

深入研究代码我发现该feature_importances_ 属性是从原始助推器调用get_fscore 方法(带空params).此方法显式返回如下形状的字典:

{'feat_name1':5,'feat_name2':8,...,'feat_nameN':1}

因此,考虑到feature_importances_应用int转换到键会发现错误的消息基本原理.

keys = [int(k.replace('f', '')) for k in fs.keys()] #this is the conflictive line of code

所以,我的问题是双重折叠的:

1- 这是一个错误,因此我应该报告它(甚至修复它并请求拉动)？

2-这个get_fscore函数及其fmap参数是否缺少？