我正在尝试使用StandardScaler（）和LogisticRegression（）构建管道。使用和不使用管道进行编码时，都会得到
我不知道为什么不能在GridSearchCV中使用不同的参数打印所有分数。
代码：
<pre><code>from sklearn.svm
好的，这很有趣。
我执行了相同的代码几次，每次得到一个不同的<code>accuracy_score</code>。
我发现<code>ran
我想同时使用Pipeline和TransformedTargetRegressor来处理所有缩放（在数据和目标上）：是否可以将Pipeline和Trans
首先，很抱歉，如果解决方案已经发布，我看了这么多帖子，却找不到解决该问题的方法
我有一个
<pre><code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle
dataset = pd.read_csv('book1.csv'
我正在尝试将一些CIFAR10图像数据处理为图像图块，以便使用PIL在黑色画布上进行绘制。在从经过训练的
这是我的代码
<pre><code>print(len(image_dataset.data))
print(len(phylum_target))
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_
我正在尝试绘制一个如下所示的混淆矩阵
<pre><code>cm = confusion_matrix(testY.argmax(axis=1), predictions.argmax(axi
我看到参数'random_state'的编号不同。我读过，这将使结果可重复。我的问题是，如果我给出不同的数字（
<strong>检查模型的鲁棒性：</strong>
在本节中，我将检查我的LSTM模型的鲁棒性。从2017年7月1日到2017年7月2
我这样做是为了进行线性回归算法的练习：
<pre><code>tidyr</code></pre>
我被困在下一个即时消息应该调
当我在jupyter文件中运行
<pre><code>import sklearn
print(sklearn.__version__)
</code></pre>
结果是0.23.2
但是我想安
只想知道Platt库中的SigmoidTrain和SigmoidPredict是做什么的？
<pre><code>import platt
from platt import SigmoidTrain, Sig
在Scikit Learn的随机森林回归器中，可以设置与修剪技术（<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/skl
我在带有管道的for循环中拟合了两个sklearn模型，并试图分别命名它们并稍后使用此管道进行预测，
<p
这是估算器的声明：
<pre><code>from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'learning_rate': [0.1]
是否可以使用PDPbox python软件包中的<code>pdp.pdp_plot</code>函数来绘制多个特征？ python软件包是PDPbox <a href="h
我正在尝试实现由sklearn训练的小型GradientBoostingClassifier（GBDT）模型的决策功能。但是，了解模型的工作
这是我拥有的更大数据集的示例。
想象一下，我有一个包含不同列的数据框，并且每一列在某些部
