腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(786)
视频
沙龙
1
回答
使用
嵌套
重
采样
使用
tidymodel
调整
岭
回归
r
、
tidymodels
我想用tidymodels调优一个
岭
回归
。我看过这个nested sampling tutorial,但不确定如何将调优从一个超参数增加到两个超参数。rmse_wrapper(penalty=0.1, mixture=0.1, object=results_nested_resampling$inner_resamples[[5]]$splits[[1]]) 但是
调整
两个超参数的函数不起作用
浏览 19
提问于2020-07-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对一个普通的线性
回归
模型执行引导,
使用
我的数据集的B=100引导树,并获得RMSE。
machine-learning
、
r
、
rmse
、
bootstraping
因此,我通过R学习机器学习,并且
使用
来自图书馆群的波士顿数据集。我在练习私酒。我已经进行了分析,以确定如何
使用
数据集的B=100
重
采样
,从示例中平均提取许多不同的数据点来构成引导
重
采样
。接下来,我想做两件事--再次
使用
数据集的B=100结果执行普通线性
回归
模型的引导,并
使用
OOB样本来预测RMSE。同时,利用一个带有100个Bootstrap样本的
岭
回归
模型的引导来预测RMSE,然后比较我的答案。我
浏览 0
提问于2020-04-22
得票数 0
2
回答
Lasso
回归
:连续
重
步长函数
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
lasso-regression
从许多文献中,我了解了
岭
回归
的方法,即:拉索
回归
的方法是:当我读到"“中的”实施Lasso和Ridge
回归
“时,作者解释说: 它的作者还提供了代码行我不明白在这个上下文中,哪个叫做‘
浏览 2
提问于2019-05-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何预测`tune_nested`之后的新数据集?
mlr3
# retrieve tasklearner = lrn("classif.rpart", cp = to_tune(1e-04, 1e-1, logscale = TRUE)) rr = tune_nested( task = task, inner_resampling = rsmp
浏览 4
提问于2022-02-18
得票数 1
1
回答
在mlr中
使用
嵌套
时,是否可以
使用
自定义
重
采样
方法?
r
、
methods
、
nested
、
resampling
、
mlr
我
使用
的是R包的
嵌套
重
采样
功能,如下所示: 我正在处理的问题是一个金融时间序列(外汇汇率),因此现有的
重
采样
方法并不理想。理想情况下,我希望在
嵌套
上下文中实现向前漫步
重
采样
。有可能做到这一点吗?我看不到任何方法可以更好地访问CV或RepCV方法,但需要的只是一种控制折叠选择和它们
使用
的顺序的方法,例如cvTools包中提供的foldType参数。
浏览 2
提问于2017-09-02
得票数 0
1
回答
在R中进行弹性网
回归
的尝试
r
、
regression
、
machine-learning-model
、
logistic-regression
我是新的R和弹性-网络
回归
模型。我在默认的数据集上运行弹性网络
回归
模型,泰坦尼克。在运行列车功能之后,我试图获得Alpha和Lambda值。我正在尝试
调整
参数。
浏览 0
提问于2022-02-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
引导增加样本计数有意义吗?那麽,怎样才能做到呢?
python
、
scikit-learn
、
statistics
、
regression
我有15个样本,要做
回归
分析有点小。这是我的问题。Q1:用引导技术将15个样本
重
采样
到1000个有统计学意义吗?谢谢。
浏览 3
提问于2017-11-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量:[140,70]
k-fold
我正在尝试
使用
带k
重
的Kernel
岭
回归
来创建一个机器学习模型,但我得到了下面的错误。
浏览 8
提问于2021-10-04
得票数 0
1
回答
为什么上
采样
超过下
采样
?
machine-learning
、
statistics
、
logistic-regression
我有191个样本的数据,并建立了一个logistic
回归
。我首先
使用
原始数据运行模型,然后进行
重
采样
。我不明白的是:-我恳请有人帮助我理解上面的内容。
浏览 2
提问于2020-05-10
得票数 2
1
回答
了解随机森林博客的几个问题
r
、
random-forest
、
logistic-regression
、
cross-validation
、
sampling
我试图用随机森林和logistic
回归
模型来理解关于敏感性和特异性之间的权衡的好博客。我有几个问题: 1)博客在ranger包中
使用
了10倍的交叉验证(参见模型mod_rf),并将度量设置为ROC。3) caret包在R中允许过
采样
来
调整
数据的不平衡。他们尝试logistic
回归
(见sim_glm模型)进行过抽样,并指定repeats = 2
重
复10倍交叉验证2次。它怎麽工作?我不太清楚。在随机森林的情况下,
重
采样
、repeats = 2和10倍交叉验
浏览 0
提问于2018-12-03
得票数 1
1
回答
如何对任意维数的Numpy数组进行
重
采样
?
python
、
numpy
、
multidimensional-array
、
image-resizing
、
linear-interpolation
有一个用于对3D数组的前两个维度进行
重
采样
的。它还支持双线性插值。然而,似乎没有一个现有的函数来
调整
具有任意维数的数组的所有维数。如何
使用
多线性插值在给定相同秩的新形状的情况下对任何数组进行
重
采样
?
浏览 14
提问于2016-08-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
嵌套
重
采样
中,分类精度结果变化很大
random-forest
、
resampling
、
mlr
使用
R中的mlr包,我创建了随机森林模型。为了评估模型的分类准确性,我
使用
了
嵌套
重
采样
,如here中所述。我的问题是,内部循环中的随机森林模型的分类精度通常比外部循环的结果高15%。我不能在这里提供数据,但我正在粘贴我正在
使用
的代码。 那件事怎么可能?可能的原因是什么?
浏览 32
提问于2019-02-15
得票数 0
2
回答
在
使用
train_test_split时
使用
GridSearchCV和交叉验证是否有意义?
cross-validation
、
model-selection
我
使用
交叉验证的GridSearchCV来训练和调优不同模型类型(例如
回归
树、
岭
、弹性网等)的模型超参数。在对模型进行拟合之前,我省略了10%的样本,以便
使用
train_test_split进行模型验证。(见截图)。我选择具有最佳参数的模型来对未见验证集进行预测。我是不是遗漏了什么,因为我还没有看到有人在评估模型的准确性,同时
调整
模型参数时也没有看到有人这样做吗? 📷
浏览 0
提问于2020-02-08
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何在gbm函数中打印变量重要性?
r
、
gbm
、
boosting
我
使用
了gbm函数来实现梯度提升。我想要进行分类。在那之后,我
使用
varImp()函数来打印梯度提升建模中的变量重要性。但是..。只有4个变量的重要性不为零。我的大数据中有371个变量...是对的吗?所有这些都是零
重
要性。我的代码中有错误吗?有一些非零变量... 感谢您的回复。
浏览 0
提问于2017-02-15
得票数 3
1
回答
GDAL_Translate
重
采样
方法(最近?)
image
、
processing
、
gdal
我正在
使用
GDAL/OGR包中可用的gdal_translate例程。我想知道在
调整
图像大小时应用了什么
重
采样
方法。 在新版本的GDAL中,他们允许选择
重
采样
方法,但是在以前的版本中,没有写任何地方!
浏览 5
提问于2014-12-07
得票数 1
1
回答
如何用枕头样的照片“硬边”算法来
调整
python中的图像大小
python
、
python-imaging-library
我试图缩小图像大小,没有任何形式的
重
采样
。我想要它完全保持硬边,而不是添加任何模糊/反别名任何。本质上,就像photoshop的“硬边”
重
采样
模式。然而,每一个枕头内置的
重
采样
方法给我一些模糊或混叠的效果。当前
使用
的代码im如下 filename16 = "small" + str(i) + ".jpg"file
浏览 12
提问于2022-01-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
RandomOverSampler似乎不接受log转换作为我的y目标变量
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
logarithm
、
oversampling
我正在尝试对一个小数据集进行随机过
采样
,以进行线性
回归
。然而,似乎scikit学习
采样
API不能将浮点值作为其目标变量。有什么办法可以解决这个问题吗?
浏览 16
提问于2021-05-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
随机拉索与logistic
回归
在学习中的差异?
python
、
scikit-learn
、
regression
然而,它们都在
使用
L1(Lasso)惩罚,我不知道为什么两者都被实现了。事实上,我认为Lasso
回归
是L1正则logistic
回归
的另一个术语,但可能有一些不同之处。我认为即使是带有L1惩罚的线性支持向量机(结合
重
采样
)也会产生类似的结果。 他们之间有显着性差异吗?
浏览 0
提问于2015-12-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
岭
回归
中的α参数很高
python
、
pandas
、
scikit-learn
我正在
使用
来自sickit learn的Ridge线性
回归
。在文档中,他们指出alpha参数必须很小。 然而,我在6060得到了我最好的模型性能。我做错了什么吗?
浏览 2
提问于2015-08-13
得票数 0
1
回答
重放的图像实际上比未重放的图像要小吗?
php
、
image
、
file
、
resampling
当我开始
使用
PHP中的图像时,我了解到图像应该是
调整
大小的和重放的以减少文件大小。我在这里
使用
resizing是为了减少图像的高度和宽度,而不是有意地改变图像质量,而resampling则是通过图像卷积()函数来
调整
和改变图像质量。这是我对一组图像的发现,它们与另一组相似:
浏览 1
提问于2018-11-29
得票数 0
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
数据科学家常用的10项统计技术
R语言如何和何时使用glmnet岭回归
吉他摇滚、电子音乐都能搞定,Meta开源音频生成新模型MAGNeT,非自回归7倍提速
用机器学习分析流行音乐(三):构建模型
热门
标签
更多标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券