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有没有办法将pmml文件导入python？

我已经使用sklearn训练了一个模型,并使用sklearn2pmml将其导出为pmml格式.有没有办法将该pmml文件转换回可以导入并在python中运行的文件？ 我之所以这样做,是因为与sklearn模型相比,我注意到pmml模型的行为方式略有不同.具体来说,pmml文件为变量设置了硬上限和下限(使用训练集中变量

Python Sklearn线性回归值错误

香港专业教育学院一直在尝试使用sklearn的线性回归.有时我遇到值错误,有时可以正常工作.我不确定使用哪种方法. 错误消息如下： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3

python – Sklearn SVM：SVR和SVC,为每个输入获得相同的预测

这是代码粘贴：SVM sample code 我查看了这个问题的几个其他答案……似乎问题的这个特定迭代有点不同. 首先,我的输入被标准化,我每点有五个输入.这些值都是合理的大小(健康的0.5s和0.7s等 – 很少接近零或接近1个数字). 我有大约70个输入对应于他们的70 y输入. y输入也被标准化(它们

iPython(python 2) – ImportError：没有名为model_selection的模块

iPython笔记本 Python 2 抱怨这条线： from sklearn.model_selection import train_test_split 为什么模型选择不起作用？解决方法:为了解决这个问题,您需要先了解是否要导入实际的sklearn软件包,而不仅仅是将某个名为sklearn.py的脚本保存在工作目录中的某个位置. Python导入模块的

python – 用于pandas DataFrame中文本的Jaccard相似度

我想测量pandas DataFrame中文本之间的jaccard相似度. 更确切地说,我有一些实体组,并且在一段时间内每个实体都有一些文本.我想分析每个实体的文本相似度(这里是Jaccard相似度)随时间的变化. 一个简单的例子来说明我的观点： import pandas as pd entries = [ {'Entity_Id':'Fi

python – LabelEncoder().fit_transform与pd.get_dummies进行分类编码

最近我注意到,如果你有这样的数据帧df： A B C 0 0 Boat 45 1 1 NaN 12 2 2 Cat 6 3 3 Moose 21 4 4 Boat 43 您可以使用pd.get_dummies自动编码分类数据： df1 = pd.get_dummies(df) 这产生了这个： A C B_Boat B_Cat B_Moose 0 0 45

python – LabelBinarizer,用于数据框中的多个列

我有一个csv文件有25列,有些是数字的,有些是绝对的,有些像演员,导演的名字.我想在这些数据上使用回归模型.为此,我必须使用scikit包中的LabelBinarizer将分类列字符串类型转换为数值.    如何在具有多个分类数据的数据框上使用LabelBinarize？    基本上我想要将标签二值化并将

python – feature_names必须是唯一的 – Xgboost

我正在为一个非常稀疏的矩阵运行xgboost模型. 我收到了这个错误. ValueError：feature_names必须是唯一的 我怎么处理这个？ 这是我的代码. yprob = bst.predict(xgb.DMatrix(test_df))[:,1] 解决方法:根据xgboost source code documentation,此错误仅发生在one place – 在DMatri