我有这个管道，其中<code>X_train</code>和<code>y_train</code>都是两个数组，具有相同的行数（所有整数和浮点
对于这个问题，我似乎找不到明确的答案。
对于诸如<code>RandomForest</code>之类的分类模型，我的数据是宽
我正在<a href="https://www.kaggle.com/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets/execution" rel="nofollow noreferrer"
我正在使用最新版本的LightGBM解决多分类问题。当我将目标切换为“多类”时，会发生此错误；
<pre><
充分了解用于分类标签预测的整体分类器的多数投票和多元投票会返回每个基本分类器的模态预测，如
我想用Binary Relevance方法进行多标签分类，这需要一个基本估计量。我想尝试一些不同的估算器，例如SGD
我目前正在对Iris数据集进行分类。我同时使用LDA和kNN方法对数据进行分类。我发现两者都非常准确，无
我有一个句子和该句子的相应平均向量。数据集如下所示：
<pre><code>response</code></pre>
我大约有10万
sci-kit learn中逻辑回归模型学习率的代码是什么？？
在 sci-kit 学习网站中没有这样的超参数指的是
所以我试图为我的论文做一个简单的占用模型，但我卡住了，我必须学习这个方法，所以我自然很新，
我需要计算 Iris 数据上每个 KNN 类的均值和标准差对。
在任何模型上使用Sklearn的MultiOutputClassifier时，例如XGBClassifier，KNN等，对于某些样本，二值化输出为全零
我正在使用HF的变压器（准确地说是<code>transformers.BertForSequenceClassification</code>）对BERT进行分类任务调整
我正在尝试为我的EfficientNet分类器获取类激活图。我正在使用Keras（而不是Tensorflow Keras），这是我用于Ef
我有一个数据框，其中混合了新闻文章和Facebook帖子（全文），并带有相应的标签（所有文本（文章和帖
我已经使用带有SageMaker的AWS内置算法训练了二进制分类模型，并希望使用AUC和混淆矩阵评估模型。但是
我有N个观察到的无序序列（集合）作为特征和二进制标签。
示例：
<pre><code> {'Apple','Wa
我得到了一个带有数字属性x和类别标签y的决策树桩
<img src="https://i.stack.imgur.com/hhBYp.png" alt="table"/>
我正在训练不平衡数据集上的随机森林，准确性不高。我想避免交叉验证，而是使用现成的（OOB）评估
我已经从包含一些分类参数的数据集中创建了一个excel。然后，我创建了一个测试数据集，并对这些数据
