問題タブ [dask-ml]
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dask - dask 配列で dask_ml kmeans を使用できますか?
次のコードがあります。
最初に feature_array を計算すると、このコードは問題なく実行されますが、それがないと、実際には把握できない内部 TypeError が発生します。
dask_ml で dask 配列を使用することは想定されていませんか? dask_ml を使用する主な理由は、このコードをメモリ データセットよりも大きいデータセットで実行できるようにするためです。
乾杯、フロリアン
dask-ml - Dask ML がリモート クラスターに接続しない
クライアント経由でリモート クラスターに接続しました。現在、Dask-ml を使用しようとしています。
エラー 1) dask_ml.joblib がありません -- モジュールが存在しないというエラーが表示されます
エラー 2) このインポートを削除すると、ストリーミング接続が閉じられたというエラーが表示されます
これに関する適切なドキュメントはありません。Dask-ml をリモート クラスターで動作させる方法に関するアイデアはありますか?
python - 夕暮れの ml logisticregression は、次のエラーをスローします。
こんにちは、dask ml は初めてです。dask ml を使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングし、ツイートのセンチメントを予測しようとしています。pandas データフレームを dask データフレームに変換しました。その後、トレインテストの分割を行いました。その後、X_train と X_test でハッシュ ベクトライザーを使用しました。Train_X_vect.compute().shape私は形状をチェックするために行を実行し、(180224, 7000)他y_train.compute().shapeに返された場所に戻り(180224,)
ました。ロジスティック回帰モデルに適合させるために、「未知のチャンクを持つ配列にインターセプトを追加できません」というエラーが表示されます。これは私のコードです:
「fit_intercept = False」も使用しましたが、次のエラーが発生します：「IndexError: Index dimension must be <= 2」
私が間違っていることを教えてください。どうすれば修正できますか? ありがとうございます