Robin_TY

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PhD@CSU,研究方向:计算机视觉,模式识别

计算机软、硬件/互联网/IT

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你所描述的问题是多标签分类问题,即一个样本可以有多个标签,是不能直接使用传统的学习算法的,sklearn提供了其他算法或扩展了算法用于解决这类问题,可以参考这里: [url]http://scikit-learn.org/stable/modules/mult...

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validation_curve()已经在内部做了循环,不需要人为去做。而且通过传入的参数也能看出,传入的是一个超参数的列表,不是单个超参数,所以不需要做循环。

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1. 思路正确,是一个分类问题 2. 对于测试数据,应该使用transform(),但要注意,这里操作transform()的对象是之前在训练集上进行过fit_transform()的同一个对象(变量),不是一个新的对象 3. 不必要保证分词个数相同,skle...

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首先,可以试试其他的分类器,比如Logistic Regression,随机森林,如果效果仍然不是很好,基本可以判断是数据上的问题。   其次,通过你的描述,样本的特征维度远远大于了样本数量,这种情况往往导致效果不是很好。一般情况下,样本的维度应该小于样本的数...

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1. 安装时,先关闭jupyter,安装完后,再启动jupyter。 2. 或者检查下jupyter的kernel是否选择正确?即是否选择了正确的python解释器。

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