从时间导入时间
从sklearn.metrics导入f1_score
def train_classifier（clf，X_train，y_train）：
'''使分类器适
我正在尝试分类模型。我正在使用SGDClassifier（）
我的df有两列[全文，标签]
和
下面是我的脚
我正在尝试将csv文件中的dataframe数据（字符串列）调整为test_data [features]。
我的代码如下：
<pre>
我在下面的数据框中获取上个月的数据并获取百分比。
<img src="https://i.stack.imgur.com/jnvsc.png" alt="Data
所以我有一个小的数据集，我想对它执行多元线性回归。
首先，我删除交货列，因为它与里程高度
作为可重复的示例，我具有以下数据集：
<pre><code>import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection
对于<a href="https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/datasets/housing/housing.csv" rel="nofollow noreferrer">housin
目标：我正在尝试创建一个项目的有序列表，这些项目的排名基于它们与测试项目的接近程度。 <br/>
我有一个数据集，其中包含带有发布日期（YYYY-MM-DD）和访问的URL。我想计算一整年的访问基准（平均）
我查找了具有类似错误的问题，并认为我已按照以下步骤用线条来初始化LinearRegression
<pre><code>linreg_m
＃培训数据位于一个名为train.csv的CSV文件中
df = pd.read_csv（“ train.csv”）
<pre><code>#we create a new column c
是否可以使用sklearn转换器或类似功能执行此任务：
df ['Age']。fillna（df.groupby（'Title'）['Age']。transf
我正在尝试按照本教程进行情感分析，并且我很确定到目前为止，我的代码是完全相同的。但是，我的BO
RuntimeWarning：无效的缓存，请重新下载文件警告（“无效的缓存，请重新下载文件”，RuntimeWarning）
我调查了<a href="https://stackoverflow.com/questions/44114463/stratified-sampling-in-pandas">Stratified sample in pandas</a>，<a hre
我正在将<code>sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()</code>应用于DataFrame并将该DataFrame用于机器学习。训练后，我有
很抱歉，对于新手来说，这个问题似乎也是如此，但我一直在寻找找不到的答案。
因此，我有一个
我正在尝试通过awesome_cossim_top使用余弦相似度将公司名称与政府的公司名称数据库匹配。因此，我将ngram
我正在使用模型，在分为训练和测试后，我想应用StandardScaler（）。但是，此转换将我的数据转换为数组
我有一个数据集，例如：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>e = pd.DataFrame({
'col1': ['A'
