我需要一个具有生成随机数,给定平均值,标准差和使用三种分布之一的函数的库 - 指数,正态或统一.
甚至连三个中的一个都会有所帮助.我正在寻找类似的东西 - http://www.codeproject.com/KB/recipes/zigurat.aspx,但是在c.
谢谢
我正在尝试在多标签情况下将功能选择作为scikit学习管道的一部分。我的目的是针对给定的k选择最佳的K特征。
这可能很简单，但我不了解如何在这种情况下获取所选要素索引。
在常规情况下，我可以执行以下操作：
anova_filter = SelectKBest(f_classif, k=10)
anove_filter.fit_transform(data.X, data.Y)
anova_filter.get_support()
但是在多标签方案中，我的标签尺寸为#samples X #unique_labels，因此fit和fit_transform会产生以下异常：ValueError：输入形状错误
这很有意义，因为它需要标注为[#samples]维的标签
在多标签方案中，这样做是有意义的：
clf = Pipeline([('f_classif', SelectKBest(f_classif, k=10)),('svm', LinearSVC())])
multiclf = OneVsRestClassifier(clf, n_jobs=-1)
multiclf.fit(data.X, data.Y)
但是然后我得到的对象是sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier类型，它没有get_support函数。在管道中使用经过训练的SelectKBest模型时，如何获得它？
classification machine-learning feature-selection scikit-learn multilabel-classification