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
我已经搜索了sklearn docs for TimeSeriesSplit和docs for cross-validation,但我一直未能找到一个工作示例。 我正在使用sklearn版本0.19。 这是我的设置 import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.gri
我最初使用MultinomialNB并且代码在预测新文本时工作得很好。但是当我将它改为SVC时,它总是返回数组(1),这意味着'不是技术',即使我预测'电脑很酷'。经过检查显然,它每一次都会返回“政治”。 MultinomialNB使用相同的代码没有问题。 我做错了什么? 请注意训练数据是一个带有新闻标题和类别的标签分隔文件,类似。 Title Category
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