我在这里遗漏了一些非常基本的东西--为什么增强适用于一个模型，而不适用于另一个模型？iris$Sepal.Length)
pred.0 <- augment(m0, newdata= nd)pred.1 <- augmen
浏览 5提问于2016-09-03得票数 2
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我正在尝试使用modelr的crossv_kfold在k倍交叉验证数据集上拟合泊松回归模型，然后使用broom的增强函数获得预测。在我正在建模的数据中，我有一个我试图预测的计数，但它需要由一个曝光变量来抵消。为了重现性，我提供了一个增强的数据集来说明。warpbreaks)[1],20) mutate(total = breaks + non
浏览 41提问于2018-06-06得票数 2
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请帮助我理解为什么梯度增强技术不起作用。是国标使用决策树回归内部混乱，请澄清。我正在尝试集成技术，以获得当前数据集的最佳分数。应用标签编码X[:, 3] = labelencoder.fit_transform(X[:, 3])[144372.41 118671.85 383199.62 2L]尝试<
浏览 2提问于2017-07-31得票数 0
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我将这99行数据传递到我的R脚本中，创建了一个语料库，清理并解析了我的数据，并将其转换为DocumentTermMatrix。然后，我将我的DTM转换为数据帧，以使其更易于查看。mat.df), ceiling(nrow(mat.df) * .5))cl <- mat.df[, "category"]knn.pred <- knn(model
浏览 6提问于2017-03-07得票数 0
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我正在使用在线数据增强图像，我输入到我的卷积神经网络。为此，我将使用Keras ImageDataGenerator。对每批图像进行增强，然后在这些图像上对模型进行训练。我在比较不同的模型，但是由于图像是动态增强的，这真的公平吗，因为每个模型得到的图像略有不同？
浏览 3提问于2018-06-28得票数 2
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如何在R中对SVM进行预测？
、、、、
我想建立3个模型，并使用这些模型来预测结果。., data = train_val, kernel="radial", cost = 10, gamma = 0.1)prediction<- predict(rf.model, newdata = test)
然后，我把结果放到
浏览 0提问于2022-01-24得票数 0
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图像增强会使性能变差
、、、、
我正在做一个图像分割项目，并一直在尝试采用图像增强技术来增加训练集的大小。起初，我只是尝试使用水平翻转来使图像大小加倍，但我发现其性能比不使用它要差得多。有什么可以分享的见解吗？谢谢。
浏览 3提问于2017-02-10得票数 11
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我使用和不使用ImageDataGenerator构建了一个神经网络。当我不使用它时，它工作得很好。当我在IDG中使用它时，准确度和valid_ accuracy分数都很糟糕。所以我想我做错了什么。我想用IDG来看看增强能为我的神经网络做些什么。但是，即使我去掉了所有的增强功能，它的性能仍然很差。target_size = (image_size, image_size),class_mode = &
浏览 1提问于2019-12-05得票数 0
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VIF诉公共信息
、、、
在回归问题中，我正在寻找最佳的特征选择方法&我在一篇文章中提到了回归的相互信息，我在波士顿的数据集上尝试了同样的方法。RAD 0.20666211 B 0.172348我只是好奇&把VIF和分数一起映射&我看到高分数的特性/变量有一个非常高的
浏览 0提问于2022-04-29得票数 0
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我有两个多类分类模型来进行预测(准确地说，类数是三个)。一个是Keras神经网络，另一个是Scikit学习库中的梯度增强分类器。我注意到，在相同的数据上训练后，GBC具有较高的精度评分，而Keras模型具有较高的F1评分。我应该使用哪种模型来预测未来的数据？哪个指标更重要？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 7
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目前，我正在使用tf.keras.applications的一个模型进行培训。以及一个数据增强层。简单地说，在我从应用程序导入模型之后，增强层就不能工作了。在导入之前，增强层确实可以工作。而且，这种情况只是在TF-2.8.0的新版本发布后才开始发生的。在一切正常之前。增强层的代码是
data_augmentat
浏览 7提问于2022-02-17得票数 5
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基本上，下面的代码data(bladder) ## this will load "bladder", "bladder1" and "bladder2"
}
函数将在最后一行返回一个错误我觉得这很奇怪，因为在my_function环境中，当运行代
浏览 0提问于2016-05-21得票数 5
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如何从web下载3d模型，然后在运行时在Vuforia中对用户定义的目标图像进行增强？
利用UserDefineTarget图像在Vuforia中只能对预定义的三维模型进行扩充。但我想做的是增加任何需要的3d模型，这些模型可以从web下载，然后在运行时上增强用户定义的目标图像。
浏览 2提问于2018-04-10得票数 0
在我的增强现实应用程序中，我需要在标记上渲染3D模型。有了预定义/初始化的3d模型，我可以在标记上显示茶壶。但是现在我想用SD卡上的另一个3d模型来替换它，在一些触发事件上，比如点击按钮。我正在为3d模型使用JPCT-AE。
谢谢
浏览 0提问于2013-06-03得票数 1
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当我们使用许多迭代时，增强方法(如流行的xgboost)不会过度适用-- 夏蒂尔和弗劳因德。当我们给它们大量的功能时，它们是否也能抵抗过度安装(其中一些功能不是很有用？)
浏览 0提问于2016-04-18得票数 3
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因此，这可能是一个愚蠢的问题，但在keras中的预处理层是如何工作的，特别是在作为模型本身的一部分的上下文中。将此结果与模型外的预处理进行比较，然后输入结果进行训练。我正在努力理解在keras模型中运行数据增强。让我说我有1000张图像供训练。在模型之外，我可以应用增强10倍，并得到10000的结果图像进行训练。
但我不明白当你使用</e
浏览 2提问于2022-08-24得票数 0
我目前正在尝试使用glm来创建一个剂量反应曲线。我能够创建曲线使用生物名义族和概率函数在glm内，但想要绘制的曲线使用‘s图，而不是R的基本绘图功能。
浏览 1提问于2017-06-21得票数 2
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我建立了一个模型来解决一个时间序列预测问题。我有一个有限的时间序列，我可以用它来训练模型，所以我决定增加数据。我使用的数据增强策略是非常基本的，但已经证明了提高了我的模型的准确性。我编写了我自己的data_generator，我用它来训练我的模型，在keras中使用fit_generator函数。从本质上讲，它接受了我所拥有的整个训练数据集，对所有的时间序列进行洗
浏览 0提问于2019-01-27得票数 2
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我看这个答案是为了在H2O中可视化梯度增强树模型，它说GBM上的方法也可以应用于XGBoost：
它似乎只适用于随机森林和GBM模型，而不适用于XGBoost模型。
有没有人知道如何在H2O XGBoost模型中可视化树？
浏览 4提问于2018-09-28得票数 0
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我正在尝试将R代码集成到java code.Primary中，目标是能够在R中创建的模型上使用预测。我能够正确地设置环境，基本的R命令工作得很好。问题:试图将数据从java推送到R函数。代码片段：REXP fit=re.eval("predict(gm1,
浏览 2提问于2015-08-25得票数 0
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