小编Yan*_*ana的帖子

我现在遇到这个问题，我无法从 statsmodels 导入 STL。我尝试卸载 statsmodels，因为在有类似问题的地方推荐了它，但这是不可能的，至少是我这样做的方式：！pip uninstall statsmodels - 不起作用。

我有一项任务是根据两个表之间的条件删除一个表中的行（我加入了多个列，因为没有 PRIMARY 或 UNIQUE KEY：

DELETE rf 
FROM #tempTable rf 
LEFT JOIN #tempTableInc rfi 
    ON rf.ID = rfi.ID
    AND rf.Code = rfi.Code 
    AND rf.Type = rfi.Type
    AND rf.Year = rfi.Year
WHERE rfi.Value != rf.Value

如果我只写这段代码：

SELECTrf.*, rfi.Value rfi
FROM #tempTable rf 
    LEFT JOIN #tempTableInc rfi 
        ON rf.ID = rfi.ID
        AND rf.Code = rfi.Code 
        AND rf.Type = rfi.Type
        AND rf.Year = rfi.Year
    WHERE rfi.Value != rf.Value

我收到例如 30 条记录。当我在DELETE语句中写它时，我只删除了 26 条记录。造成这种差异的原因可能是什么？

我使用 sklearn 创建了一个管道，以便多个模型将通过它。由于在拟合模型之前有向量化，我想知道这种向量化是否总是在模型拟合过程之前执行？如果是的话，也许我应该把这个预处理从管道中删除。

log_reg = LogisticRegression()
rand_for = RandomForestClassifier()
lin_svc = LinearSVC()
svc = SVC()

# The pipeline contains both vectorization model and classifier
pipe = Pipeline(
    [
        ('vect', tfidf),
        ('classifier', log_reg)
        ]
    )

# params dictionary example
params_log_reg = {
    'classifier__penalty': ['l2'],
    'classifier__C': [0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0],
    'classifier__class_weight': ['balanced', class_weights],
    'classifier__solver': ['lbfgs', 'newton-cg'],
    # 'classifier__verbose': [2],
    'classifier': [log_reg]
}

params = [params_log_reg, params_rand_for, params_lin_svc, params_svc] # param dictionaries for each model

# Grid search for to combine it …