問題タブ [iris-dataset]
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python - アイリス データセットとのエンコードの不一致
データセットを iris.data としてダウンロードした後、名前を iris.data.txt に変更しました。SOで報告されたこのエラーを回避しようとしていました:
読んだ後、私はこれを試しました：
これによりエラーは部分的に解決されましたが、一部の行はまだガベージでした。
次に、Sublimeで開いて、utf-8エンコーディングで保存してから、dataset = pd.read_csv('iris.data.txt', header=None, names=names,encoding="utf-8")
しかし、これでも問題は解決しません。Mac OS で Python 3 を実行しています。データを直接読み取ることができる可能性があるのは何ですか?
[編集]: データ型の読み取り: Web アーカイブ。Spyder では、ファイルは iris.data.webarchive として表示されます
試してみるとdataset = pd.read_csv('iris.data.webarchive', header=None)、次のトレースバックが表示されます。
私が試してみるとdataset = pd.read_csv('iris.data', header=None)、それはFileNotFoundError: File b'iris.data' does not exist
machine-learning - Azure Machine Learning のランダム シードとは何ですか?
Azure Machine Learning を学んでいます。次のようないくつかの手順でランダムシードに頻繁に遭遇します。
- 分割データ
- 2 クラス回帰、マルチクラス回帰、ツリー、フォレストなどのトレーニングされていないアルゴリズム モデル。
チュートリアルでは、ランダム シードを「123」として選択します。訓練されたモデルは高い精度を持っていますが、245、256、12、321 などの他のランダムな整数を選択しようとすると、うまくいきませんでした。
質問
- ランダムシード整数とは何ですか?
- 整数値の範囲からランダムシードを慎重に選択するには? それを選択するための鍵または戦略は何ですか？
- ランダム シードがトレーニング済みモデルの ML スコアリング、予測、および品質に大きな影響を与えるのはなぜですか?
口実
- がく片(長さ & 幅) と花びら (長さ & 幅)を含むIris-Sepal-Petal-Datasetがあります。
- データセットの最後の列は「Binomial ClassName」です
- マルチクラス デシジョン フォレスト アルゴリズムを使用してデータセットをトレーニングし、データを異なるランダム シード 321、123、および 12345 で順番に分割しています。
- トレーニング済みモデルの最終的な品質に影響します。ランダム シード #123 が最高の予測確率スコア: 1.
観察
1.ランダムシード：321
2.ランダムシード：123
3. ランダム シード: 12345
data-science - knn を使用したアイリス データ プロット。実行ごとに異なるプロットが得られます。(アナコンダでスパイダーを使用)
こんにちは、データ サイエンスと Python は初めてです。pandas、matplotlib を使用して knn 分類プログラムを作成しようとしていました。私はスパイダー Ide を使用しています。各実行プロットは変化し続けます。私は非常に混乱しています、それは正しいですか、それとも私はいくつかの間違いをしました、
何らかの結論を導き出せるように、プロットを固定するにはどうすればよいですか?