Difference between fit(), transform(), and fit_transform() methods in scikit-learn
Let’s try to understand the difference with a given example:
Suppose you have an array arr = and you have a sklearn class FillMyArray that filled your array.
When you declare an instance of your class:
my_filler = FillMyArray()
We have the in hand methods fit(), transform() and fit_transform().
fit(): my_filler.fit(arr) will compute the value to assign to x to fill out the array and store it in our instance my_filler.
transform(): After the value is computed and stored during the previous .fit() stage we can call my_filler.transform(arr) which will return the filled array .
fit_transform(): If we perform my_filler.fit_transform(arr) we can skip one line of code and have the value calculated along with assigned to the filled array that is directly returned in only one stage.
Типы полос ошибок в диаграммах Excel
Как вы видели в приведенных выше шагах, в Excel есть разные типы полос погрешностей. Итак, давайте рассмотрим их один за другим (и еще об этом позже).
Панель ошибок «Стандартная ошибка»
Это показывает «стандартную ошибку среднего» для всех значений. Эта шкала ошибок показывает, насколько далеко среднее значение данных может отличаться от истинного среднего значения генеральной совокупности.
Это то, что вам может понадобиться, если вы работаете со статистическими данными.
Полоса ошибок в процентах
Это просто. Он покажет указанное процентное отклонение в каждой точке данных.
Например, в нашей диаграмме выше мы добавили полосы процентных ошибок, где процентное значение составляло 5%. Это будет означать, что если значение вашей точки данных равно 100, шкала ошибок будет от 95 до 105.
Панель ошибок стандартного отклонения
Это показывает, насколько близка шкала к среднему значению набора данных.
В этом случае планки погрешностей находятся в одном и том же положении (как показано ниже). И для каждого столбца вы можете увидеть, насколько отличается от общего среднего значения набора данных.
По умолчанию Excel отображает эти полосы ошибок со значением стандартного отклонения, равным 1, но вы можете изменить это, если хотите (перейдя в Дополнительные параметры, а затем изменив значение в открывшейся панели).
Панель ошибок с фиксированным значением
Это, как следует из названия, показывает полосы погрешностей, на которых зафиксирована погрешность.
Например, в примере квартальных продаж вы можете указать планки ошибок равными 100 единицам. Затем он создаст полосу ошибок, где значение может отклоняться от -100 до +100 единиц (как показано ниже).
«Пользовательская» панель ошибок
Если вы хотите создать свои собственные настраиваемые планки ошибок, где вы указываете верхний и нижний предел для каждой точки данных, вы можете сделать это с помощью опции настраиваемых полос ошибок.
Вы можете сохранить один и тот же диапазон для всех планок погрешностей или также создать индивидуальные пользовательские планки погрешностей для каждой точки данных (пример рассматривается далее в этом руководстве).
Это может быть полезно, если у вас разный уровень изменчивости каждой точки данных. Например, я могу быть вполне уверен в цифрах продаж в первом квартале (т. е. Низкая изменчивость) и менее уверен в цифрах продаж в III и IV кварталах (т. Е. Высокая изменчивость). В таких случаях я могу использовать настраиваемые планки ошибок, чтобы показать настраиваемую изменчивость в каждой точке данных.
Теперь давайте подробнее рассмотрим, как добавлять настраиваемые полосы ошибок в диаграммы Excel.
2.5.7. Скрытое распределение Дирихле (LDA)
Скрытое распределение Дирихле — это генеративная вероятностная модель для коллекций дискретных наборов данных, таких как текстовые корпуса. Это также тематическая модель, которая используется для обнаружения абстрактных тем из коллекции документов.
Графическая модель LDA представляет собой трехуровневую генеративную модель:
Обратите внимание на обозначения, представленные в графической модели выше, которую можно найти у Hoffman et al. (2013):
- Корпус представляет собой собрание $D$ документы.
- Документ — это последовательность $N$ слова.
- Есть $K$ темы в корпусе.
- Прямоугольники представляют повторную выборку
В графической модели каждый узел является случайной величиной и играет роль в процессе генерации. Заштрихованный узел указывает наблюдаемую переменную, а незатененный узел указывает скрытую (скрытую) переменную. В этом случае слова в корпусе — единственные данные, которые мы наблюдаем. Скрытые переменные определяют случайное сочетание тем в корпусе и распределение слов в документах. Цель LDA — использовать наблюдаемые слова для определения скрытой структуры темы.
При моделировании корпусов текстов модель предполагает следующий процесс генерации корпуса с $D$ документы и $K$ темы, с $K$ соответствует в API:
- По каждой теме $k \in K$, рисовать $\beta_k \sim\mathrm{Dirichlet}(\eta)$. Это обеспечивает распределение по словам, то есть вероятность того, что слово появится в теме $k$. $\eta$ соответствует .
- Для каждого документа $d \in D$, нарисуйте пропорции темы $\theta_d \sim \mathrm{Dirichlet}(\alpha)$. αсоответствует .
- За каждое слово $i$ в документе $d$:
- Нарисуйте задание по теме $z_{di} \sim \mathrm{Multinomial}(\theta_d)$
- Нарисуйте наблюдаемое слово $w_{ij} \sim \mathrm{Multinomial}(\beta_{z_{di}})$
Для оценки параметров апостериорное распределение:$$p(z, \theta, \beta |w, \alpha, \eta) = \frac{p(z, \theta, \beta|\alpha, \eta)}{p(w|\alpha, \eta)}$$
Поскольку апостериор неразрешим, вариационный байесовский метод использует более простое распределение $q(z,\theta,\beta | \lambda, \phi, \gamma)$ чтобы аппроксимировать его, и эти вариационные параметры $\lambda, \phi, \gamma$ оптимизированы для максимизации нижней границы доказательств (ELBO):$$\log\: P(w | \alpha, \eta) \geq L(w,\phi,\gamma,\lambda) \overset{\triangle}{=} E_{q} — E_{q}$$
Максимизация ELBO эквивалентна минимизации расхождения Кульбака-Лейблера (KL) между $q(z,\theta,\beta)$ и истинный задний $p(z, \theta, \beta |w, \alpha, \eta)$.
реализует онлайн-вариационный алгоритм Байеса и поддерживает как онлайн-методы, так и методы пакетного обновления. В то время как пакетный метод обновляет вариационные переменные после каждого полного прохождения данных, онлайн-метод обновляет вариационные переменные из точек данных мини-пакета.
Примечание
Хотя онлайн-метод гарантированно сходится к локальной оптимальной точке, качество оптимальной точки и скорость сходимости могут зависеть от размера мини-пакета и атрибутов, связанных с настройкой скорости обучения.
При применении к матрице «документ-термин» матрица будет разложена на матрицу «тема-термин» и матрицу «документ-тема». В то время как матрица «тема-термин» хранится как в модели, матрица «документ-тема» может быть рассчитана с помощью метода.
также реализует метод. Это используется, когда данные могут быть получены последовательно.
Примеры:
Извлечение тем с неотрицательной матричной факторизацией и скрытым распределением Дирихле
Рекомендации:
- «Скрытое распределение Дирихле» Д. Блей, А. Нг, М. Джордан, 2003 г.
- «Онлайн-обучение для скрытого распределения Дирихле» М. Хоффман, Д. Блей, Ф. Бах, 2010 г.
- «Стохастический вариационный вывод» М. Хоффман, Д. Блей, К. Ван, Дж. Пейсли, 2013 г.
- «Критерий варимакс для аналитического вращения в факторном анализе» Х. Ф. Кайзер, 1958
См. Также для уменьшения размерности с помощью анализа компонентов окружения.
Форматирование полос ошибок
Есть несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы отформатировать и изменить шкалы ошибок. К ним относятся цвет, толщина полосы и ее форма.
Чтобы отформатировать полосу ошибок, щелкните правой кнопкой мыши любую полосу и выберите «Форматировать полосы ошибок». Это откроет панель «Форматирование полос ошибок» справа.
Ниже перечислены элементы, которые можно отформатировать / изменить на панели ошибок:
Цвет / ширина полосы ошибок
Это можно сделать, выбрав опцию «Заливка и линия», а затем изменив цвет и / или ширину.
Вы также можете изменить тип тире, если хотите, чтобы панель ошибок выглядела иначе, чем сплошная линия.
Один из примеров, когда это может быть полезно, — это когда вы хотите выделить полосы ошибок, а не точки данных. В этом случае вы можете сделать все остальное светлым, чтобы отображались полосы ошибок.
Направление / стиль полосы ошибок
Вы можете выбрать отображение полос ошибок, которые идут по обе стороны от точки данных (положительной и отрицательной), вы можете выбрать отображение только полосок ошибок с плюсом или минусом.
Эти параметры можно изменить с помощью параметра «Направление» на панели «Форматирование полос ошибок».
Еще вы можете изменить, хотите ли вы, чтобы конец стержня имел колпачок или нет. Ниже приведен пример, в котором на диаграмме слева есть колпачок, а на диаграмме справа — нет.
.fit_transform ():
используется в неконтролируемом обучении с одним объектом / параметром (x), где мы не знаем, что мы собираемся предсказать.
Это не очень точно; fit () также можно использовать в обучении без учителя. Но если вы пытаетесь излишне упростить ради краткости, то это хороший способ объяснить новичку.
С точки зрения непрофессионала, fit_transform означает выполнение некоторых вычислений, а затем преобразование (скажем, вычисление средних значений столбцов на основе некоторых данных с последующей заменой отсутствующих значений). Итак, для обучающего набора вам нужно как рассчитать, так и выполнить преобразование.
Но для набора для тестирования машинное обучение применяет прогнозирование на основе того, что было изучено во время набора для обучения, поэтому ему не нужно вычислять, оно просто выполняет преобразование.
Нелинейное преобразование
Подобно зуму,Класс масштабирует каждую функцию до одного и того же диапазона или распределения. Выполнение преобразования ранга может сгладить распределение аномалий и получить меньше выбросов, чем при масштабировании. Однако это исказит корреляцию и расстояние между объектами и внутри них. Класс и Функция обеспечивает преобразование без параметров на основе функции квантили, отображая данные в равномерное распределение от нуля до единицы.
Эта особенность — длина чашелистиков.После применения квантильного преобразования эти элементы близки к ранее определенным процентам.
Это также можно подтвердить на независимом тестовом наборе с аналогичным форматом:
Вы также можете сопоставить преобразованные данные с нормальным распределением, установив output_distribution = ‘normal’.
What does fit() do
is implemented by every estimator and it accepts an input for the sample data () and for supervised models it also accepts an argument for labels (i.e. target data ). Optionally, it can also accept additional sample properties such as weights etc.
fit methods are usually responsible for numerous operations. Typically, they should start by clearing any attributes already stored on the estimator and then perform parameter and data validation. They are also responsible for estimating the attributes out of the input data and store the model attributes and finally return the fitted estimator.
Now as an example, let’s consider a classification problem where we need to train a SVC model to recognise hand-written images. In the code below, we first load our data and then split it into training and testing sets. Then we instantiate a SVC classifier and finally call to train the model using the input training and data.
Now that we have successfully trained our model, we can now access the fitted parameters, as shown below:
Note that every estimator might have different parameters that you can access once the model is fitted. You can find which parameters you can access in the official documentation and in the ‘Attributes’ section of the specific estimator you are working with. Typically, fitted parameters use an underscore as a suffix. For the SVC classifier in particular, you can find the available fitted parameters in this section of the documentation.
Предварительная обработка
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.feature_selection import SelectKBest,chi2,RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier df = pd.read_csv("data/Heart_Disease_Prediction-ru.csv") #df = pd.read_csv("data/Heart_Disease_Prediction.csv") print('Размер Dataframe:', df.shape) print(df.head(5))
Приведенный выше код импортирует необходимые библиотеки и считывает CSV‑файл набора данных из папки данных. Если вы скачали этот набор на свой компьютер, то Вам также необходимо создать отдельную папку данных. Путь к местоположению файла набора данных на своём компьютере можно изменить, соответствующим образом изменив код. Хочу отметить, что здесь для примеров используется не оригинальный файл Heart_Disease_Prediction.csv, а файл Heart_Disease_Prediction-ru.csv, где все категориальные значения переведены на русский язык.
После чего внимательно посмотрим на полученный , вот результат:
Размер Dataframe: (270, 14) Возраст Пол ... Таллий Сердечное заболевание 0 70 1 ... 3 Есть 1 67 0 ... 7 Нет 2 57 1 ... 7 Есть 3 64 1 ... 7 Нет 4 74 0 ... 3 Нет
Получим обобщённую информацию о , используя метод :
print('\n\nИнформация о Dataframe df.info():')
print(df.info())
Здесь ясно видно, что пропуски значений отсутствуют. По всем признакам, во всех строках, все значения не‑нулевые и можно начать работу с нашим , не беспокоясь об очистке пропусков.
Информация о Dataframe df.info(): RangeIndex: 270 entries, 0 to 269 Data columns (total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Возраст 270 non-null int64 1 Пол 270 non-null int64 2 Тип боли в груди 270 non-null int64 3 BP 270 non-null int64 4 Холестерин 270 non-null int64 5 FBS свыше 120 270 non-null int64 6 Результаты EKG 270 non-null int64 7 Max HR 270 non-null int64 8 Стенокардия 270 non-null int64 9 ST депрессия 270 non-null float64 10 Наклон ST 270 non-null int64 11 Количество сосудов флюро 270 non-null int64 12 Таллий 270 non-null int64 13 Сердечное заболевание 270 non-null object dtypes: float64(1), int64(12), object(1)
Сохраним столбец метки в отдельной переменной и полностью удалим его (поэтому и используем ) из . Этот шаг важен для разделения нашего набора данных на обучающий и проверочный в дополнение к тому, что необходима адаптация их к нашей модели.
label = df
df.drop("Сердечное заболевание", axis=1, inplace=True)
print('\n\nЗначение метки "Сердечное заболевание":')
print(label.value_counts())
Вот что получилось:
Значение метки "Сердечное заболевание": Нет 150 Есть 120 Name: Сердечное заболевание, dtype: int64
Важно всегда проверять, насколько сбалансирован наш набор. Большой дисбаланс между классами меньшинства и большинства отрицательно повлияет на модель в том смысле, что она будет наивно предсказывать только класс большинства
Однако, в нашем случае коэффициент дисбаланса, , составляет всего , что вполне себе удовлетворительно.
# создаем диаграмму, где ось x - это признак, а Y указывает значение метки label.value_counts().plot(kind="bar")
В нашем наборе данных есть признаки, имеющие категориальный характер. Однако, при печати этих столбцов мы наблюдаем, что они определяются, как данные целого типа и рассматриваются как целые числа, что может сбить с толку нашу модель, которая при обучении примет их за некий континиум значений, несмотря на то, что они дискретны по сути своей.
Типы данных признаков: Возраст int64 Пол int64 Тип боли в груди int64 BP int64 Холестерин int64 FBS свыше 120 int64 Результаты EKG int64 Max HR int64 Стенокардия int64 ST депрессия float64 Наклон ST int64 Количество сосудов флюро int64 Таллий int64 Сердечное заболевание object dtype: object
По этой причине явно изменим их тип на категориальный, используя метод pandas.
categorical_features =
df = df.astype("category")
Типы данных признаков: Возраст int64 Пол category Тип боли в груди category BP int64 Холестерин int64 FBS свыше 120 category Результаты EKG category Max HR int64 Стенокардия category ST депрессия float64 Наклон ST category Количество сосудов флюро category Таллий category dtype: object
Теперь будем масштабировать наши непрерывные функции с помощью . Это тип нормализации, когда значения загоняются в диапазоне от 0 до 1, согласно уравнению
X_{Norm} = \dfrac{(X — X_{Min})}{(X_{Max} — X_{Min})}.
continuous_features = set(df.columns) - set(categorical_features) scaler = MinMaxScaler() df_norm = df.copy() df_norm = scaler.fit_transform(df)
6.1.5. Визуализация составных оценщиков
Оценщики могут отображаться в формате HTML при отображении в записной книжке jupyter. Это может быть полезно для диагностики или визуализации конвейера с помощью множества оценщиков. Эта визуализация активируется установкой параметра в :
>>> from sklearn import set_config >>> set_config(display='diagram') >>> # diplays HTML representation in a jupyter context >>> column_trans
Пример вывода HTML можно увидеть в представлении HTML раздела конвейера преобразователя столбцов со смешанными типами. В качестве альтернативы HTML можно записать в файл, используя :
>>> from sklearn.utils import estimator_html_repr
>>> with open('my_estimator.html', 'w') as f:
... f.write(estimator_html_repr(clf))
Примеры
- Преобразователь столбцов с гетерогенными источниками данных
- Столбчатый трансформатор со смешанными типами
Добавление настраиваемых полос ошибок в диаграммы Excel
Планки погрешностей, отличные от пользовательских планок погрешностей (например, фиксированные, процентные, стандартное отклонение и стандартная ошибка), применить довольно просто. Вам нужно просто выбрать вариант и указать значение (при необходимости).
Настраиваемые полосы ошибок требуют немного дополнительной работы.
С настраиваемыми полосами ошибок может быть два сценария:
- Все точки данных имеют одинаковую изменчивость
- Каждая точка данных имеет свою изменчивость
Давайте посмотрим, как это сделать в Excel.
Настраиваемые полосы ошибок — одинаковая изменчивость для всех точек данных
Предположим, у вас есть набор данных, показанный ниже, и диаграмма, связанная с этими данными.
Ниже приведены шаги по созданию настраиваемых планок погрешностей (где значение ошибки одинаково для всех точек данных):
- Щелкните в любом месте диаграммы. Это сделает доступными три значка параметров диаграммы.
- Щелкните значок плюса (значок элемента диаграммы)
- Щелкните значок черного треугольника справа от опции «Полосы ошибок».
- Выберите «Дополнительные параметры»
- На панели «Форматирование полос ошибок» установите флажок «Пользовательский».
- Нажмите кнопку «Указать значение».
- В открывшемся диалоговом окне «Пользовательская ошибка» введите положительное и отрицательное значение ошибки. Вы можете удалить существующее значение в поле и ввести значение вручную (без знака равенства или скобок). В этом примере я использую 50 в качестве значения шкалы ошибок.
- Нажмите ОК.
При этом будут применяться одни и те же настраиваемые планки ошибок для каждого столбца гистограммы.
Настраиваемые полосы ошибок — различная изменчивость для всех точек данных
Если вы хотите иметь разные значения ошибок для каждой точки данных, вам нужно иметь эти значения в диапазоне в Excel, а затем вы можете ссылаться на этот диапазон.
Например, предположим, что я вручную вычислил положительные и отрицательные значения ошибок для каждой точки данных (как показано ниже), и я хочу, чтобы они были нанесены на график в виде столбцов ошибок.
Ниже приведены шаги для этого:
- Создайте столбчатую диаграмму, используя данные о продажах
- Щелкните в любом месте диаграммы. Это сделает доступными три значка, как показано ниже.
- Щелкните значок плюса (значок элемента диаграммы)
- Щелкните значок черного треугольника справа от опции «Полосы ошибок».
- Выберите «Дополнительные параметры»
- На панели «Форматирование полос ошибок» установите флажок «Пользовательский».
- Нажмите кнопку «Указать значение».
- В открывшемся диалоговом окне Custom Error щелкните значок переключателя диапазона для положительного значения ошибки, а затем выберите диапазон, который имеет эти значения (C2: C5 в этом примере).
- Теперь щелкните значок переключателя диапазона для значения отрицательной ошибки, а затем выберите диапазон, который имеет эти значения (D2: D5 в этом примере).
- Нажмите ОК.
Вышеупомянутые шаги предоставят вам настраиваемые планки ошибок для каждой точки данных на основе выбранных значений.
Обратите внимание, что каждый столбец в приведенной выше диаграмме имеет полосу ошибок разного размера, поскольку они были указаны с использованием значений в столбцах «Положительный EB» и «Отрицательный EB» в наборе данных. Если вы измените какое-либо из значений позже, диаграмма обновится автоматически
Если вы измените какое-либо из значений позже, диаграмма обновится автоматически.
Интерполяция отсутствующих значений
Из-за многих факторов иногда данные, которые мы получаем, часто содержат недостающие значения. Эти недостающие значения кодируются как пробелы, NAN или другие заполнители. Поскольку эти наборы данных несовместимы с алгоритмом scikit-learn, потому что большинство алгоритмов машинного обучения по умолчанию элементы в массиве являются числовыми значениями, и каждый элемент имеет свое собственное значение. Для некоторых бесполезных данных основная стратегия обработки состоит в том, чтобы напрямую отбросить всю строку или столбец данных, содержащих пропущенные значения. Конечно, лучший способ — вывести недостающие значения из существующих данных.использоватьКласс оценивает отсутствующее значение, используя среднее значение, медианное значение или режим в строке или столбце отсутствующего значения, которое необходимо заполнить. Этот метод обработки, очевидно, немного грубоват. Если вам нужны более высокие требования, вы можете использовать его.изОценивается функция интерполяции, и для прогнозирования также может использоваться регрессионный анализ. Более подробного описания здесь нет, вы можете обратиться к。
Также поддерживается разреженная матрица
Следует отметить, что во втором примере недостающие значения кодируются как 0 и неявно сохраняются в матрице.
Кодирование признаков классификации
В машинном обучении функции часто являются не типами данных, а подтипами. Хотя эти функции подтипа могут быть закодированы как целые числа, эти целочисленные функции нельзя использовать в оценщике scikit-learn, поскольку входные данные являются целочисленными функциями Процессор думает, что категории упорядочены, но на самом деле они неупорядочены. Поэтому для преобразования признаков классификации обычно используется кодирование «один из K» или «ono-hot». sklearn использоватьРеализовано, что функция использует m возможных значений для преобразования в m-значные признаки и преобразует каждый элемент признака классификации в значение.
По умолчанию каждый объект использует несколько размерных значений, которые автоматически выводятся из набора данных. Конечно, вы также можете передавать параметрыУточнять напрямую.
Зачем и когда использовать каждый из них:
Все ответы довольно хороши, но я бы сделал акцент на том, ПОЧЕМУ и КОГДА использовать каждый метод.
fit (), преобразование (), fit_transform ()
Обычно у нас есть проблема контролируемого обучения с (X, y) в качестве набора данных, и мы разделяем ее на данные обучения и данные тестирования:
Представьте, что мы устанавливаем токенизатор, если мы подбираем X, мы включаем данные тестирования в токенизатор, но я видел эту ошибку много раз!
Правильно подходит ТОЛЬКО с X_train, потому что вы не знаете «ваши будущие данные», поэтому вы не можете использовать данные X_test для подгонки чего-либо!
Затем вы можете преобразовать свои тестовые данные, но по отдельности, поэтому существуют разные методы.
Последний совет: эквивалентно: , но первый быстрее.
Обратите внимание, что то, что я называю «моделью», обычно будет масштабатором, преобразователем tfidf, векторизатором другого типа, токенизатором … Редактор-автор
Редактор-автор
Простые различия между fit_transform и transform
s http-equiv=»Content-Type» content=»text/html;charset=UTF-8″>tyle=»clear:both;»>
Кратко понять разницу между fit_transform и transform
Сегодня, когда я делал прогноз запаса на kaggle, всегда были ошибки. Мне потребовалось много времени, чтобы обнаружить, что я нормализовал тренировочный набор и тестовый набор. Сегодня я записываю, чтобы запомнить себя. Цыпленок, никогда не сдавайся) ладно поговорим о бизнесе
fit_transformЭто эквивалентно подгонке (X) .transform (X), что означает сначала подгонку (), подгонку данных, а затем выполнение transform () для нормализации. Вообще говоря, для данных обучающего набора мы должны сначала выполнить данные Подгонка стандартизируется, потому что fit.transform () используется для нахождения отклонения и среднего значения в обучающем наборе, но в тестовом наборе нам нужно только нормализовать данные без подгонки, поэтому тестовый набор Transform () достаточно, обратитесь к вашей собственной программе следующим образом
Хорошо, дай себе память
Интеллектуальная рекомендация
19.03.21 Я загрузил комплексные обучающие видеоуроки Photoshop CC 2015 и обучающие видеоуроки по новым функциям PS CC 2015. Я просмотрел несколько видео, но мне кажется, что они в основном объясняют н…
…
проверка данных весеннего mvc Два способа проверки данных Spring MVC: 1.JSR303 2.Hibernate Validator Второй метод является дополнением к первому методу Шаги для проверки данных с использованием Hibern…
Существует два способа вызова между сервисами Springcloud: RestTemplate и Feign. Здесь мы представляем сервисы вызова RestTemplate. 1. Что такое RestTemplate RestTemplate — это структура веб-запросов …
1. Понимать предварительный, средний, последующий порядок и иерархическую последовательность бинарных деревьев; Свяжите язык C со структурой данных двоичного дерева; Освойте с…
Вам также может понравиться
Последнее обучение, как использовать Kaldi, чтобы проснуться без использования WSTF, поэтому вам нужно глубоко пойти в Kaldi для обучения. Временное состояние обучения. Три изображения представляют со…
Во время простоя некоторые веб-страницы, которые мы создали, не были завершены, но не хотят, чтобы другие видели, вы можете создать простой эффект шифрования страницы на странице этой веб-страницы, ан…
Расширенные статьи серии Zookeeper 1. NIO, ZAB соглашение, 2PC представления концепции 2. Лидер выборов 3. Рукописный распределенный замок, центр настройки ==================================== 1. NIO,…
Посмотрите на конечный эффект первым DemoPreview.gif SETP1 эффект капли воды Первая реакция на эффект капли воды — нарисовать замкнутую кривую. С помощью события MotionEvent измените радиус во время п…
…
Как добавить полосы ошибок в диаграммы Excel
В Excel вы можете добавлять полосы ошибок в двухмерную линейную, столбчатую или диаграмму с областями. Вы также можете добавить их в точечную диаграмму XY или пузырьковую диаграмму.
Предположим, у вас есть набор данных и диаграмма (созданная с использованием этого набора данных), как показано ниже, и вы хотите добавить в этот набор данных планки погрешностей:
Ниже приведены шаги по добавлению гистограмм в Excel (2019/2016/2013):
- Щелкните в любом месте диаграммы. Это сделает доступными три значка, как показано ниже.
- Щелкните значок плюса (значок элемента диаграммы)
- Щелкните значок черного треугольника справа от опции «Полосы ошибок» (она появляется, когда вы наводите курсор на опцию «Полосы ошибок»).
- Выберите один из трех вариантов (Стандартная ошибка, Процент или Стандартное отклонение) или нажмите «Дополнительные параметры», чтобы получить еще больше вариантов. В этом примере я нажимаю на опцию «Процент».
Вышеупомянутые шаги добавят шкалу процентной ошибки ко всем четырем столбцам диаграммы.
По умолчанию значение шкалы процентной ошибки составляет 5%. Это означает, что он создаст полосу ошибок, которая будет максимум на 5% выше и ниже текущего значения.
Transformer In Sklearn
Scikit-learn has an object usually something called a Transformer. The use of a transformer is that it will be performing data preprocessing and feature transformation but in the case of model training, we have objects called models like linear regression, classification, etc… if we talk about the examples of Transformer-like StandardScaler which helps us to do feature transformation where it converts the feature with mean = and standard deviation =1, PCA, Imputer, MinMaxScaler, etc… then all these particular techniques have seen that we are doing some preprocessing on the input data will change the formate of data and that data will be used for model training
Suppose we take f1, f2, f3 and f4 feature where f1,f2,f3 are independent and f4 is our dependent feature and we apply a standardization process in which it takes a feature F and converts into F’ by applying a formula of standardization, If you notice at this stage we take one input feature F and convert it into other input feature F’ itself So, in this condition we do Three difference operation:
1. fit()
2. transform()
3. fit_transform()
Now, we will discuss how those following operations are different from each other.
2.5.2. Усеченное сингулярное разложение и латентно — семантический анализ
реализует вариант разложения по сингулярным значениям (SVD), который вычисляет только k наибольшие сингулярные значения, где k — параметр, задаваемый пользователем.
Когда усеченный SVD применяется к матрицам терминов-документов (возвращаемых или ), это преобразование известно как скрытый семантический анализ (LSA), поскольку оно преобразует такие матрицы в «семантическое» пространство низкой размерности. В частности, известно, что LSA борется с эффектами синонимии и многозначности (оба из которых примерно означают наличие нескольких значений для каждого слова), из-за которых матрицы терминов-документов становятся слишком разреженными и демонстрируют плохое сходство по таким показателям, как косинусное сходство.
Примечание
LSA также известно как скрытое семантическое индексирование, LSI, хотя строго это относится к его использованию в постоянных индексах для целей поиска информации.
Математически усеченный SVD применяется к обучающим выборкам $X$ производит приближение низкого ранга $X$:$$X \approx X_k = U_k \Sigma_k V_k^\top$$
После этой операции $U_k \Sigma_k$ преобразованный обучающий набор с kфункции (вызываемые в API).
Чтобы также преобразовать тестовый набор $X$, мы умножаем его на $V_k$:$$X’ = X V_k$$
Примечание
В большинстве трактовок LSA в литературе по обработке естественного языка (NLP) и информационному поиску (IR) оси матрицы меняются местами $X$ чтобы он имел форму × . Мы представляем LSA другим способом, который лучше соответствует API scikit-learn, но найденные единичные значения совпадают.
очень похожа на , но отличается тем, что матрицаXне нужно центрировать. Когда по столбцам (по признакам) средние значенияXвычитаются из значений признаков, усеченный SVD в результирующей матрице эквивалентен PCA. На практике это означает, что преобразователь принимает матрицы без необходимости их уплотнения, поскольку уплотнение может заполнить память даже для коллекций документов среднего размера.
Несмотря на то, что преобразователь работает с любой матрицей функций, рекомендуется использовать его для матриц tf–idf по сравнению с необработанными счетчиками частоты в настройках LSA / обработки документов. В частности, следует включить сублинейное масштабирование и обратную частоту документа ( sublinear_tf=True, use_idf=True), чтобы приблизить значения функций к гауссовскому распределению, компенсируя ошибочные предположения LSA о текстовых данных.
Примеры:
Кластеризация текстовых документов с использованием k-средних
Рекомендации:
Кристофер Д. Мэннинг, Прабхакар Рагхаван и Хинрих Шютце (2008), Введение в поиск информации , Cambridge University Press, глава 18: Разложение матриц и скрытое семантическое индексирование
