我有一个机器学习模型来选择大学篮球比赛的每一场比赛的不同结果。
X值为:
Feature Range
Money Line -100000 - +9000
Money Line % 0.01 - 0.99
Money Line $ 0.01 - 0.99
Money Line Move -75000 - +66622
Money Line Direction 0 or 1
Spread -45.5 - +45.5
t
我正在使用sklearn's GradientBoostingClassifier构建一个分类模型。对于相同的模型,我尝试了不同的预处理技术:对相同的数据执行StandarScaler, Scale, and Normalizer,但每次得到的f1_scores都不同。对于StandardScaler,它对于Normalizer是最高和最低的。为甚麽呢?有没有其他技术可以让我得到更高的分数?
我正在尝试用一个测试机器学习数据集在pyspark中运行Spark MLlib包。我将数据集分为一半的训练数据集和一半的测试数据集。下面是我构建模型的代码。但是,它显示了NaN,NaN的权重。所有因变量。找不到原因。但是,当我尝试使用StandardScaler函数标准化数据时,它会起作用。
model = LinearRegressionWithSGD.train(train_data, step = 0.01)
# evaluate model on test data set
valuesAndPreds = test_data.map(lambda p: (p.label, mod
我正在使用线性回归来预测数据。但是,当我标准化(Vs)变量时,我得到了完全相反的结果。
归一化=x - xmin / xmax -xmin=零分标准化=x- xmean/ xstd
a) Also, when to Normalize (Vs) Standardize ?
b) How Normalization affects Linear Regression?
c) Is it okay if I don't normalize all the attributes/lables in the linear regression?
谢谢,Santosh
所以我是一个机器学习的新手,目前正在使用虹膜数据集。我浏览了一篇关于股票价格预测的在线教程,我想我自己也会试着去做虹膜之一。
我遇到的问题是,我正在使用预处理来缩放数据,以训练分类器。然而,当我做一个预测,答案也是缩放的。当我注释掉所有的预处理,我得到了准确的结果。有办法缩小预测的规模吗?
输出被四舍五入为0,1或2,每个数字代表三个物种中的一个。
您可以在下面看到我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing, model_selection
from sklearn.linear_
我被要求为一个glmer模型提供标准化的系数,但我不知道如何获得它们。不幸的是,函数不适用于glmer模型:
Error in UseMethod("beta") :
no applicable method for 'beta' applied to an object of class "c('glmerMod', 'merMod')"
我是否还可以使用其他函数,或者我必须自己编写一个函数?
另一个问题是,该模型包含几个连续的预测器(它们在相似的尺度上工作)和两个分类的预测器(一个有四个等级,一个有六个级