model = LogisticRegression()
model = model.fit(X, y)
test_data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]
test_prediction = model.predict_proba(np.array(test_data))
max = -1.0
res = 0
for i in range(test
我已經搜索了sklearn docs for TimeSeriesSplit和docs for cross-validation,但我一直未能找到一個工作示例。 我正在使用sklearn版本0.19。 這是我的設置 import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.gri
我最初使用MultinomialNB並且代碼在預測新文本時工作得很好。但是當我將它改爲SVC時,它總是返回數組(1),這意味着'不是技術',即使我預測'電腦很酷'。經過檢查顯然,它每一次都會返回「政治」。 MultinomialNB使用相同的代碼沒有問題。 我做錯了什麼? 請注意訓練數據是一個帶有新聞標題和類別的標籤分隔文件,類似。 Title Category
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