There are several classifiers that recommend to use sparse matrix whereas others as DecisionTreeClassifier requires dense data. Is there any reason for that? How do you deal with this in terms of calling to several classifiers with the same dataset? The code I am writing pretends to allow the caller to try different classifiers but they are not known in advance.
Thanks. De: Peter Prettenhofer <[email protected]<mailto:[email protected]>> Responder a: "[email protected]<mailto:[email protected]>" <[email protected]<mailto:[email protected]>> Fecha: martes, 12 de agosto de 2014 20:33 Para: scikit-learn-general <[email protected]<mailto:[email protected]>> Asunto: [Scikit-learn-general] Libsvm, probabilities and weights SVC doesnt take class/sample weights into account when calibrating probabilities -- this seems to be a bug to me... https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/svm/src/libsvm/svm.cpp#L1895 best, Peter -- Peter Prettenhofer ________________________________ Este mensaje y sus adjuntos se dirigen exclusivamente a su destinatario, puede contener información privilegiada o confidencial y es para uso exclusivo de la persona o entidad de destino. Si no es usted. el destinatario indicado, queda notificado de que la lectura, utilización, divulgación y/o copia sin autorización puede estar prohibida en virtud de la legislación vigente. Si ha recibido este mensaje por error, le rogamos que nos lo comunique inmediatamente por esta misma vía y proceda a su destrucción. The information contained in this transmission is privileged and confidential information intended only for the use of the individual or entity named above. If the reader of this message is not the intended recipient, you are hereby notified that any dissemination, distribution or copying of this communication is strictly prohibited. If you have received this transmission in error, do not read it. Please immediately reply to the sender that you have received this communication in error and then delete it. Esta mensagem e seus anexos se dirigem exclusivamente ao seu destinatário, pode conter informação privilegiada ou confidencial e é para uso exclusivo da pessoa ou entidade de destino. Se não é vossa senhoria o destinatário indicado, fica notificado de que a leitura, utilização, divulgação e/ou cópia sem autorização pode estar proibida em virtude da legislação vigente. Se recebeu esta mensagem por erro, rogamos-lhe que nos o comunique imediatamente por esta mesma via e proceda a sua destruição
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