sklearn.metrics.pairwise_distances的参数

时间: 2023-04-08 09:05:23 浏览: 154
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RandomForest_sklearn.zip_sklearn_sklearn RF_southern9qq_随机森林

Sklearn.metrics.pairwise_distances的参数是X，Y，metric，n_jobs，force_all_finite。其中X和Y是要计算距离的两个矩阵，metric是距离度量方式，n_jobs是并行计算的数量，force_all_finite是是否强制将非有限值转换为NaN。
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sklearn.metrics模块提供了这些评估指标的计算函数。 6. **调优**：为了找到最佳模型参数，可以使用网格搜索（GridSearchCV）或随机搜索（RandomizedSearchCV）来遍历参数空间，寻找最优组合。 在提供的文件列表...

No module named 'sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._middle_term_computer'

这个错误可能是因为你使用的scikit-learn版本过低或过高导致的。请尝试更新scikit-learn版本到最新的稳定版本，或者降低版本到与你的代码相兼容的版本。你可以使用以下命令更新scikit-learn： ...

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._middle_term_computer'

这个错误通常是由sklearn版本不兼容引起的。建议你更新sklearn版本到最新版本，使用以下命令更新： pip install -U scikit-learn 如果你已经安装了最新版本的scikit-learn，但仍然出现这个错误，那么可能...

from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wyq_0\AppData\Local\Temp\ipykernel_13656\921061210.py", line 1, in <module> from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\__init__.py", line 10, in <module> from ._multilayer_perceptron import MLPClassifier File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 26, in <module> from ..metrics import accuracy_score, r2_score File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py", line 42, in <module> from . import cluster File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\__init__.py", line 22, in <module> from ._unsupervised import silhouette_samples File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\_unsupervised.py", line 16, in <module> from ..pairwise import pairwise_distances_chunked File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 33, in <module> from ._pairwise_distances_reduction import ArgKmin File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\__init__.py", line 89, in <module> from ._dispatcher import ( File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_dispatcher.py", line 11, in <module> from ._base import _sqeuclidean_row_norms32, _sqeuclidean_row_norms64 File "sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_base.pyx", line 1, in init sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._base AttributeError: module 'sklearn.utils._openmp_helpers' has no attribute '__pyx_capi__'咋办

这个错误可能是由于Scikit-learn与OpenMP的兼容性问题导致的。有一种可能的解决方法是禁用OpenMP，可以在代码中加入以下语句： import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...

sklearn.metrics.pairwise欧式距离

和曼哈顿距离分别是什么？...在sklearn.metrics.pairwise中，可以使用pairwise_distances函数来计算欧式距离和曼哈顿距离。可以通过指定metric参数的值为"euclidean"或"manhattan"来计算相应的距离。

sklearn.metrics.pairwise绝对值距离

A：sklearn.metrics.pairwise绝对值距离是一种计算两个向量之间距离的方法，也称为曼哈顿距离。它通常用于处理非常大的维度和稀疏数据。该距离定义为每个维度上向量差值的绝对值之和。在scikit-learn中，可以使用...

import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") result from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") tfidf_matrix.shape 请用中文逐行详细注释，这段代码

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") 4. 推荐函数，根据菜名及特点进行推荐 python #建立索引，方便使用菜名进行...

ImportError: /export/home/anliying/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/window/../../../../../libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.29' not found (required by /export/home/anliying/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/metrics/_pairwise_distances_reduction/_base.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so)

这个错误通常是由于你的系统缺少 GLIBCXX_3.4.29 库文件所致。你可以尝试以下几种方法： 1. 更新或升级你的操作系统，这样就可以获得所需的库文件。 2. 使用 conda install 命令安装所需的库文件，例如： ...

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs 2. 生成样本数据 batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len...

3. 已知有五篇文档，存放在trian中，train = ["Hello world","Hello python Hello","world python Hello","Hello Hello java" ,"Hello linux shell"] 要求 a) 将文档向量化（利用tf-idf），并给出向量化的矩阵的维度 。先用公式推导计算出来再用程序验证 b) 调用from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances计算五篇文档之间的相似度，并给出相似度矩阵的维度

b) 要计算五篇文档之间的相似度，可以使用pairwise_distances函数从sklearn.metrics.pairwise模块。该函数可以计算文档集合中的两两文档之间的距离或相似度。 根据上述代码，计算五篇文档之间的相似度矩阵的...

解释代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np #from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances # （1）数据输入。 users = ["用户A", "用户B", "用户C", "用户D", "用户E","用户N"] U=[1,0,0,1,0,0,1] movies = ["战狼2", "哪吒之魔童转世", "流浪地球", "红海行动", "唐人街探案2", "美人鱼", "我和我的祖国"] UsM

这段代码是一个推荐系统中的数据输入部分。首先设置了编码方式为gbk，然后定义了一个用户列表和一个电影列表，以及一个表示每个用户是否观看过某个电影的矩阵U，其中行表示用户，列表示电影。UsM是一个用于存储用户...

上述代码中labels = np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)此句代码报错numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min import matplotlib.pyplot as plt # 导入鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义K中心聚类函数 def k_center_clustering(X, k): ...

labels = np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)此句代码报错axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min import matplotlib.pyplot as plt # 导入鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义K中心聚类函数 def k_center_clustering(X, k): ...

dist_matrix = pairwise_distances(filterListData)算法出现pairwise_distances未被定义的情况

pairwise_distances函数是sklearn.metrics模块中的函数，因此您需要先导入该模块才能使用该函数。请尝试将以下导入语句添加到您的代码中： python from sklearn.metrics import pairwise_distances ...

import sklearn.metrics as skm

I'm sorry, as an AI language model, I am not able to import or use any libraries or packages, ... The package also includes functions for clustering evaluation and pairwise distances computation.

pairwise_distances_argmin函数

from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] Y = [[0, 1], [2, 3]] indices = pairwise_distances_argmin(X, Y) print(indices) 输出结果为： python [0 1 1] ...
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