我是一个机器学习的初学者,并试图创建一个堆叠集成算法使用LSTM和GRU。但是,我得到了以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 3, in <module>
File "I:\API and Dataset\venv\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_stacking.py", line 684, in fit
return super().fit(X, y, sample_weight)
File
我目前正在学习多变量时间序列LSTM 的本教程。
当我们构建模型时,我遇到了一个问题:
from math import sqrt
from numpy import concatenate
from matplotlib import pyplot
from pandas import read_csv
from pandas import DataFrame
from pandas import concat
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncod
我正在构建一个无服务器应用程序来进行一些预测。下面举例说明了这个简单的架构:
RAW Data -> Feature extractor -> Model Prediction -> Many consumers
|
v
Persistence
特征提取器和模型预测都是使用AWS Lambda构建的。同时,当将数据发送到特征提取器时,原始输入被保存在s3的存储桶中。
当我们必须开发一个新模型时,我们构建以下管道:
RAW Data -> Feature extractor -> Model Prediction ->
假设这两个模型(model1和model2)来自相同的结构化数据,但数据集不同:
# create and fit the LSTM network on dataset1
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 6)))
model.add(Dense(1))
optimizer = Adam(lr=0.001, decay=0.00001)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)
model.summary
我已经构建了一个1层的LSTM模型,它可以预测未来1小时后的叫车需求。 为了测试健壮性,我想多次重复预测,并平均RSME分数。在这个example之后,我想使用一个for循环来实现这一点。 这段代码包含一个适合LSTM模型的函数和一个进行预测的函数: import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolut
我正试图建立一个房价预测模型。我使用python学习工具集。我使用的数据集有总楼面面积和公寓位置,我已将其转换为虚拟特征。因此,数据集看起来如下:
然后,我建立了一个学习曲线,看看模型做得如何。我用这种方式建立了学习曲线:
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import learning_curve
model = LinearRegression()
training_sizes, train
我无法评估我的模型,因为当我试图打印我的模型的准确性时,我发现了这个错误。我如何评估我的模型?我使用LSTM从我的数据集生成新数据,我知道不同的度量标准,比如准确性、精确性和回忆性,但是每次我尝试实现生成的数据时,我都会发现这个问题。
#scaled is my dataset that i scaled and contain 6879 line with this value:
#array([[0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
# [0. , 0.25 , 0.
我有以下代码:
from sklearn import model_selection
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline
...
x_train, x_test, y_train, y_test= model_selection.train_test_split(dataframe[features_],dataframe[labels], test_size=0.30,random_state=42, shu
我有以下模型,我想构建相同的序列网络,并最终连接两个网络的输出。这是我的模型: import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential, Model,load_model
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, LSTM, Embedding, Input, concatenate, Lambda
from keras.utils import np_utils
from sklearn.metrics im
我有一个包含温度、湿度和风的数据集。在这里,我想预测下一小时的未来温度值。 我使用LSTM来预测未来的温度值。但是当我运行这个模型时,它显示了这个错误Error when checking input: expected lstm_132_input to have 3 dimensions, but got array with shape (23, 1, 3, 1) 有人能帮我解决这个问题吗? 下面是我的代码: import datetime
import time
from sklearn.metrics import mean_squared_error
背景: 我使用LSTM (内置在tensorflow.js中)根据输入文本文件生成文本。我将文本文件拆分成多个样本,最初将每个样本的长度设置为10,然后将其扩展到20,一切都很好。最后,我将其扩展到100,LSTM的梯度呈爆炸式增长,损失为NaN。 我尝试了梯度裁剪,梯度归一化,权重正则化,批量缩小,改变模型的架构……什么都不管用。 唯一有帮助的是减少我的LSTM的大小(从3512层减少到364层),但我希望我的模型保持它的计算能力。 我的模型结构如下: //chars.length is how many unique characters are in the training set.