问题标签 [mlxtend]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
machine-learning - scikit-learn mlxtend EnsembleVoteClassifier with sample_weights
我正在尝试根据mlxtend 文档安装 EnsembleVoteClassifier
对于普通的 grid.fit，我可以使用 fit_params 来设置 sample_weight，但使用 VotingClassifier 它不起作用。如何解决？
python - 导入 mlxtend python 的问题
我是 python 新手，如果这是一个愚蠢的问题，我深表歉意。
我正在尝试使用 mlxtend，并已使用 pip 安装它。Pip 确认它已安装（当我输入“pip install mlxtend”时，它指出要求已经满足）。但是，当我尝试使用“import mlxtend as ml”在 python 中导入 mlxtend 时，出现错误：“ModuleNotFoundError: No module named 'mlxtend'”。我使用相同的过程来安装和导入 pandas 和 numpy，它们都有效。有什么建议吗？
我应该注意到，我已经求助于从 mlxtend（先验和关联规则）中删除我需要的特定代码，这是有效的，但不是一个好的长期策略！
我正在使用 python 版本 3.6.5。
谢谢！
python-3.x - Pandas Series.strids 已弃用，pandas groupby 错误
下面是几行代码：
图片 1
图 2
当我这样做时： 先验地学习
我得到：
图 1
我是从：mlxtend association_rules 和 apriori docs
做
的，正如错误所说：Series.strides已弃用。那么我怎样才能找到每个系列
的长度呢？frozenset即和上面一样吗？
主要错误
图 2
在我评估以上行之后：
-----为什么语法错误，但在 JUPYTER NOTEBOOK 上工作正常？
--- 最后它说关键错误，在处理syntax错误期间key发生错误，确保它不是关键错误，因为我可以在 中看到列sciView，也可以访问它，就像上面代码行中所做的那样。
其他信息：我也在使用Django。
python - mlxtend 中 StackingClassifier 函数中的元分类器是什么？
在 mlxtend 库中，有一个用于堆叠的集成学习元分类器，称为“StackingClassifier”。
这是 StackingClassifier 函数调用的示例：
这里的 meta_classifier 是什么？它是干什么用的？
python - 从规则冻结集中提取字符串
使用以下语句：
我得到以下格式的规则数据框：
但我需要将 a 提取Co_Apples为字符串。
我怎样才能做到这一点？
python - 通过 mlxtend 包中的 StackingCVClassifier 将参数传递给底层分类器的 fit 方法
我在 Python 中使用StackingCVClassifier（来自mlxtend包），我的一个分类器是一个XGBoostClassifier实例，我试图通过StackingCVClassifier对象的 fit 方法将参数（early_stopping_rounds 或简单的详细）传递给它的 fit 方法。fit 方法似乎不支持这一点。fit_transform 方法有一个 fit_params 参数。但是当我传递我的参数（例如**{'XGB_clf__early_stopping_rounds': 20}）时，它会抛出以下错误：
fit() 得到一个意外的关键字参数 'XGB_clf__early_stopping_rounds。
这不支持吗？还是我错过了什么？
这是我正在尝试做的草图：
python-3.x - plot_decision_regions 错误“当 X 具有超过 2 个训练特征时，必须提供填充值。”
我正在为 SVC Bernoulli 输出绘制 2D 图。
从 Avg word2vec 和标准化数据转换为向量，拆分数据以进行训练和测试。通过网格搜索找到了最好的 C 和 gamma(rbf)
接收错误：- ValueError：y 必须是 NumPy 数组。成立
还尝试将 y 转换为 numpy. 然后提示错误ValueError: y must be an integer array。找到对象。尝试将数组传递为 y.astype(np.integer)
最后我将它转换为整数数组。现在提示错误。ValueError：当 X 具有超过 2 个训练特征时，必须提供填充值。
python - 如何修复 Pandas 数据框中的 Numpy 'otypes'？
目标：在二进制值数据集上运行关联规则
这会为相应的列值生成一个带有 0 和 1 的数据框。
问题是当我使用如下代码时：
通常这运行得很好，但是这次运行它时遇到了错误。
这就是我在 Pandas 中的 dtypes，任何帮助将不胜感激。
python - 大型交易数据集的 Python 购物篮分析
在使用python的mlxtend包对4.2L+行事务数据（以稀疏矩阵的形式）应用apriori（支持> = 0.01）和association_rules函数时，频繁项集和关联规则的生成需要太多时间。
示例事务稀疏矩阵（pandas DataFrame），MBA 的输入数据：
a) 在申请 MBA 之前，有什么方法可以优化交易数据稀疏矩阵的表示？
b) 交易数据的任何替代有效表示？
machine-learning - 多CPU如何mlxtend StackingRegressor？
我想使用 mlxtend StackingRegressor 来集成 XGBoost、LGBM 和 Catboost 。但我不确定在这种方法中我将使用多少 cpu。
例如：
在 XGboost 中：
然后我知道我会用完这个算法中的所有cpu核心
但是如果我用 mlxtend StackingRegressor 试试呢？
我猜这个方法将使用我为每个算法安排的 cpu。
示例：XGBoost:2 LGBM:2 CatBoost:2 Meta regressor:1
所以最后我使用了 7 个核心。