如何使用BaggingClassifier

时间:2017-04-26 21:19:22

标签: python scikit-learn

我不明白如何使用sklearn中的CREATE FUNCTION [dbo].[fnReplaceInvalidChars] (@string VARCHAR(300)) RETURNS VARCHAR(300) BEGIN DECLARE @str VARCHAR(300) = @string; DECLARE @Pattern VARCHAR (20) = '%[^a-zA-Z0-9]%'; DECLARE @Len INT; SELECT @Len = LEN(@String); WHILE @Len > 0 BEGIN SET @Len = @Len - 1; IF (PATINDEX(@Pattern,@str) > 0) BEGIN SELECT @str = STUFF(@str, PATINDEX(@Pattern,@str),1,''); END ELSE BEGIN BREAK; END END RETURN @str END 。 假设我有一个形状输入数据框(10,5)和一个形状目标数据框(10,1):

BaggingClassifier

如果我执行以下操作:

traininginputs:

              Date         A             B     
       2015-01-02          5             1     
       2015-01-02          6             2     
       2015-01-02          4             3     
       2015-01-02          1             2     
       2015-01-02          3             2    
       2015-01-03          1             1   

trainingtarget:
            Date           t         
       2015-01-02          1          
       2015-01-02         -1               
       2015-01-02          1               
       2015-01-02          1                
       2015-01-02          1              
       2015-01-03         -1   

testinputs:

clf1 = svm.SVC( probability=True)
model = BaggingClassifier(base_estimator=clf1)
model.fit(traininginputs.values, trainingtarget.values)
model.predict(testinputs)

为什么不起作用? 我觉得我错过了使用 Date A B 2015-01-02 5 1 2015-01-02 6 2 2015-01-02 4 3 2015-01-02 1 2 2015-01-02 3 2 2015-01-03 1 1

的方法

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

fit()中,y需要是1d向量,但training_target.values将返回列向量。您可以使用ravel()转换它:

model.fit(training_inputs.values, training_target.values.ravel())