如何找到每个系数的p值(显著性)?

我有一个熊猫数据框架，我想把它分为3个单独的集。我知道使用sklearn中的train_test_split。交叉验证，可以将数据分为两组(训练和测试)。然而，我无法找到将数据分成三组的任何解决方案。

我知道我可以实现这样一个均方根误差函数:如果这个rmse函数是在某个库中实现的，可能是在scipy或scikit-learn中，我在寻找什么?

我使用sklearn和有一个问题的亲和传播。我已经建立了一个输入矩阵，我一直得到以下错误。我已经跑了我试着用去除掉无限值，但这也没用。我要怎么做才能去掉矩阵中的无穷大值，这样我就可以使用亲和传播算法了

我使用的是Ubuntu 14.04中的python 2.7。我用这些命令安装了scikit-learn, numpy和matplotlib:但是当我导入这些包时:它返回给我这个错误:我需要做什么?

如何将训练过的朴素贝叶斯分类器保存到磁盘并使用它来预测数据?我从scikit-learn网站上获得了以下示例程序:

我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说，我正在寻找这个归一化函数的等效版本:这个函数处理向量v的范数为0的情况。在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?

我试图使用scikit-learn的LabelEncoder来编码字符串标签的pandas DataFrame。由于数据帧有许多(50+)列，我想避免为每一列创建一个LabelEncoder对象;我宁