很抱歉,我无法用更简单的示例重现错误,而且我的代码太复杂而无法发布.如果我在IPython shell而不是常规Python中运行程序,那么事情就会很顺利.

我查看了之前关于这个问题的一些注意事项.它们都是由在类函数中定义的pool to call函数引起的.但对我来说情况并非如此.

Exception in thread Thread-3:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib64/python2.7/threading.py", line 552, in __bootstrap_inner
    self.run()
  File "/usr/lib64/python2.7/threading.py", line 505, in run
    self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)
  File "/usr/lib64/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 313, in _handle_tasks
    put(task)
PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed

我将不胜感激任何帮助.

更新:我挑选的功能是在模块的顶层定义的.虽然它调用包含嵌套函数的函数.即f()要求g()调用h()具有嵌套函数i(),和我打电话pool.apply_async(f).f(),g(),h()都在顶层定义.我用这个模式尝试了更简单的例子,但它确实有效.

我使用sklearn包中的confusion_matrix()方法为我的分类器计算了一个混淆矩阵.混淆矩阵的对角元素表示预测标签等于真实标签的点的数量,而非对角线元素是由分类器错误标记的元素.

我想将我的混淆矩阵归一化,使其仅包含0到1之间的数字.我想从矩阵中读取正确分类的样本的百分比.

我发现了几种方法如何标准化矩阵(行和列标准化),但我对数学知之甚少,并且不确定这是否是正确的方法.有人可以帮忙吗？

当使用 sklearn 的 RandomForestRegress 的平均绝对误差标准对小型应用程序（<50K 行 <50 列）进行训练时，它比使用均方误差慢近 10 倍。为了说明即使在一个小数据集上：

import time
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_boston

X, y = load_boston(return_X_y=True)

def fit_rf_criteria(criterion, X=X, y=y):
    reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100,
                                criterion=criterion,
                                n_jobs=-1,
                                random_state=1)
    start = time.time()
    reg.fit(X, y)
    end = time.time()
    print(end - start)

fit_rf_criteria('mse')  # 0.13266682624816895
fit_rf_criteria('mae')  # 1.26043701171875

为什么使用 'mae' 标准训练 RandomForestRegressor 需要这么长时间？我想为更大的应用程序优化 MAE，但发现 RandomForestRegressor 调整到这个标准的速度太慢了。

我正在尝试升级scikit-learn的包从0.16升级到0.17.为此,我试图使用本网站的二进制文件:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn.我有Windows 7 x64位.我在本地下载了相关的包,并提供了以下命令,并且要求已经是最新的:

C:\Users\skumar>pip install --upgrade --use-wheel --no-index --find-links=../../
SOURCE/APPS scikit-learn
Ignoring indexes: https://pypi.python.org/simple
Requirement already up-to-date: scikit-learn in c:\anaconda3\lib\site-packages

然后我尝试从远程站点升级它并得到类似的结果:

C:\Users\skumar>pip install --upgrade --use-wheel --no-index --trusted-host www.
lfd.uci.edu --find-links=http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ scikit-learn

Ignoring indexes: https://pypi.python.org/simple
Requirement already up-to-date: scikit-learn in c:\anaconda3\lib\site-packages

在远程站点上有两个版本,即0.16和0.17.有没有办法在命令中指定版本？或者你如何安装/升级轮文件？

我已经确定了一个pandas命令

timeseries.loc[z, x] = y

负责迭代中花费的大部分时间.现在我正在寻找更好的方法来加速它.循环覆盖甚至不是50k元素(生产目标是〜250k或更多),但已经需要一个悲伤的20秒.

这是我的代码(忽略上半部分,它只是计时助手)

def populateTimeseriesTable(df, observable, timeseries):
    """
    Go through all rows of df and 
    put the observable into the timeseries 
    at correct row (symbol), column (tsMean).
    """

    print "len(df.index)=", len(df.index)  # show number of rows

    global bf, t
    bf = time.time()                       # set 'before' to now
    t = dict([(i,0) for i in range(5)])    # fill category timing with zeros

    def T(i):
        """
        timing helper: Add passed time to category 'i'. Then set 'before' to now. …

是否可以使用 Google BERT 计算两个文本文档之间的相似度？据我了解，BERT 的输入应该是有限大小的句子。一些作品使用 BERT 来计算句子的相似度，例如：

https://github.com/AndriyMulyar/semantic-text-similarity

https://github.com/beekbin/bert-cosine-sim

是否有 BERT 的实现来将其用于大型文档而不是句子作为输入（具有数千个单词的文档）？

我正在学习如何在Python上使用Imputer.

这是我的代码:

df=pd.DataFrame([["XXL", 8, "black", "class 1", 22],
["L", np.nan, "gray", "class 2", 20],
["XL", 10, "blue", "class 2", 19],
["M", np.nan, "orange", "class 1", 17],
["M", 11, "green", "class 3", np.nan],
["M", 7, "red", "class 1", 22]])

df.columns=["size", "price", "color", "class", "boh"]

from sklearn.preprocessing import Imputer

imp=Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean" )
imp.fit(df["price"])

df["price"]=imp.transform(df["price"])

但是,这会引发以下错误:ValueError:值的长度与索引的长度不匹配

我的代码有什么问题???

谢谢你的帮助

我希望使用LDA将每个文档分配给一个主题.现在我意识到你得到的是LDA主题的分布.但是,正如您从下面的最后一行所看到的,我将其分配给最可能的主题.

我的问题是这个.lda[corpus]为了得到这些话题,我必须第二次跑步.是否有一些其他内置gensim函数将直接给我这个主题赋值向量？特别是因为LDA算法已通过文档,它可能已经保存了这些主题分配？

# Get the Dictionary and BoW of the corpus after some stemming/ cleansing
texts = [[stem(word) for word in document.split() if word not in STOPWORDS] for document in cleanDF.text.values]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.filter_extremes(no_below=5, no_above=0.9)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# The actual LDA component
lda = models.LdaMulticore(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=30, chunksize=10000, passes=10,workers=4) 

# Assign each document to most prevalent topic
lda_topic_assignment = [max(p,key=lambda item: item[1]) for p in lda[corpus]]

我正在使用气流来编排一些python脚本.我有一个"主"dag,从中运行几个子标记.我的主要dag应该按照以下概述运行:

我已经设法通过使用以下行在我的主要dag中获得此结构:

etl_internal_sub_dag1 >> etl_internal_sub_dag2 >> etl_internal_sub_dag3
etl_internal_sub_dag3 >> etl_adzuna_sub_dag
etl_internal_sub_dag3 >> etl_adwords_sub_dag
etl_internal_sub_dag3 >> etl_facebook_sub_dag
etl_internal_sub_dag3 >> etl_pagespeed_sub_dag

etl_adzuna_sub_dag >> etl_combine_sub_dag
etl_adwords_sub_dag >> etl_combine_sub_dag
etl_facebook_sub_dag >> etl_combine_sub_dag
etl_pagespeed_sub_dag >> etl_combine_sub_dag

我想风做的是先运行etl_internal_sub_dag1然后etl_internal_sub_dag2,然后etl_internal_sub_dag3.当etl_internal_sub_dag3完成我想etl_adzuna_sub_dag,etl_adwords_sub_dag,etl_facebook_sub_dag,和etl_pagespeed_sub_dag并行运行.最后,当最后四个脚本完成后,我想要etl_combine_sub_dag运行.

然而,当我经营的主要DAG, ,etl_adzuna_sub_dag,etl_adwords_sub_dag,etl_facebook_sub_dag和etl_pagespeed_sub_dag 正在运行一个接一个,而不是并行.

问:如何确保脚本etl_adzuna_sub_dag,etl_adwords_sub_dag,etl_facebook_sub_dag,和etl_pagespeed_sub_dag并行运行？

编辑:我default_args和DAG这个样子:

default_args = {
    'owner': …

第0步:问题描述

我有一个分类问题,即我想基于数字特征的集合,使用逻辑回归和运行主成分分析(PCA)来预测二进制目标.

我有2个数据集:df_train和df_valid(分别是训练集和验证集)作为pandas数据框,包含特征和目标.作为第一步,我使用get_dummiespandas函数将所有分类变量转换为boolean.例如,我会:

n_train = 10
np.random.seed(0)
df_train = pd.DataFrame({"f1":np.random.random(n_train), \
                         "f2": np.random.random(n_train), \
                         "f3":np.random.randint(0,2,n_train).astype(bool),\
                         "target":np.random.randint(0,2,n_train).astype(bool)})

In [36]: df_train
Out[36]: 
         f1        f2     f3 target
0  0.548814  0.791725  False  False
1  0.715189  0.528895   True   True
2  0.602763  0.568045  False   True
3  0.544883  0.925597   True   True
4  0.423655  0.071036   True   True
5  0.645894  0.087129   True  False
6  0.437587  0.020218   True   True
7  0.891773  0.832620   True  False
8  0.963663  0.778157  False  False
9  0.383442  0.870012   True   True …