ich versuche zurzeit in python3 einen ML-Algorithmus mit scikit-learn zu implementieren. Speziell möchte ich einen KNN-Graphen mit geodesic-Distanz generieren. Dafür bietet scikit-learn das Modul sklearn.manifold.Isomap an, bei dem nach der Ausführung die geodesic-Distanzen der einzelnen Datenpunkte im Attribut dist_matrix_ stehen. Wenn ich die Trainingsdaten zufällig selektiere, habe ich bei manchen random_states eine komische Ausgabe: Für mache Datenpunkte sind die geodesic-Distanzen gleich 0 zu den anderen Punkten. Das kann eigentlich nicht stimmen.
Daher wollte ich fragen, ob wir hier scikit-learn Erfahrene unter uns haben, die mir helfen könnten und wollen. Ich kann mir nur vorstellen, dass das ein Bug im Modul ist oder ich die Schnittstelle des Moduls falsch bediene.
Frage
Bayer95
Hallo,
ich versuche zurzeit in python3 einen ML-Algorithmus mit scikit-learn zu implementieren. Speziell möchte ich einen KNN-Graphen mit geodesic-Distanz generieren. Dafür bietet scikit-learn das Modul sklearn.manifold.Isomap an, bei dem nach der Ausführung die geodesic-Distanzen der einzelnen Datenpunkte im Attribut dist_matrix_ stehen. Wenn ich die Trainingsdaten zufällig selektiere, habe ich bei manchen random_states eine komische Ausgabe: Für mache Datenpunkte sind die geodesic-Distanzen gleich 0 zu den anderen Punkten. Das kann eigentlich nicht stimmen.
Daher wollte ich fragen, ob wir hier scikit-learn Erfahrene unter uns haben, die mir helfen könnten und wollen. Ich kann mir nur vorstellen, dass das ein Bug im Modul ist oder ich die Schnittstelle des Moduls falsch bediene.
Vielen Dank.
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