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沙龙
1
回答
加快
支持
向量
机
评分
中
的
交叉
验证
scikit-learn
、
svm
、
cross-validation
average_precision、F1、精度、召回率和roc_auc分数 我确实意识到,使用下面的代码,我会得到average_precision,问题是当运行这段代码时,大约需要20分钟来显示结果,有没有更好
的
方法在更短
的
时间内获得以上所有分数
浏览 17
提问于2020-09-14
得票数 1
1
回答
SVM
的
参数选择
matlab
、
svm
、
cross-validation
对于
支持
向量
机
的
参数选择,可以进行嵌套
交叉
验证
。问题是,我最终也需要最佳参数
的
值。我该怎么做?我不应该
浏览 2
提问于2015-06-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
统计学
的
%75和%25数据采样和10倍
交叉
验证
是如何一起工作
的
?
validation
、
svm
我知道数据被分离为%75 %25 (数字可能改变)、训练和测试部分,或者使用n倍
交叉
验证
来测试模型
的
性能。 在模型执行前
的
统计
支持
向量
机
建模
中
,有制表符来进行配置。在数据抽样选项卡
中
,我输入了%75,%25分离,在
交叉
验证
选项卡
中
,我输入了10 -fold
交叉
验证
。在输出
中
,我看到数据实际上是作为训练和测试分开
的</em
浏览 2
提问于2016-06-12
得票数 0
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2
回答
术语.分类任务
的
交叉
验证
试验和
验证
集
classification
、
cross-validation
、
matlab
、
terminology
在下面的代码
中
,我使用了10倍
的
交叉
验证
来训练
支持
向量
机
( Confusion2)。一般来说,数据集将分为(a)训练集、meas(trainIdx,:) (b)测试集、meas(testIdx,:) c)
验证
集。在
交叉
验证
方法
中
,我通过在循环中进行训练和
验证
来构建
支持
向量
机
学习者。根据我
的
理解,
验证</
浏览 0
提问于2018-06-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
支持
向量
机
需要很长时间来进行参数整定。
classification
、
svm
、
logistic-regression
、
random-forest
我在上运行
支持
向量
机
、Logistic回归和随机森林。我
的
训练数据集具有形状(454491,30)。我进行了5次
交叉
验证
(花费了一个多小时),并将“
评分
”设置为“f1_weighted”,得到了以下结果:Support Vector Cross Validati
浏览 7
提问于2020-09-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
SVM分类
中
如何设置超参数
classification
、
image-classification
、
svm
、
hyperparameter
我正在研究利用
支持
向量
机
进行图像分类,一般定义为.N=培训实例数f(x,W) =点积在大多数示例
中
,定义为Δ= 1.0,而没有提到如何计算1.0。这个值是通过试错(
交叉
浏览 0
提问于2019-03-08
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在Weka
中
构建一个SVM分类器,以便只考虑数据集中
的
某些特征?
svm
、
weka
、
chi-squared
我对WEKA是新手,我正在做一项任务,目前有128个不同
的
功能。我被告知要在数据上建立一个
支持
向量
机
分类器,分类器应该:我已经使用ChiSquaredAttributeEval评估器获得了前10项功能。如何建立一个考虑到点1和2
的
支持
向量
机
?编辑:我如何为这个分类器显示10倍
交叉</
浏览 0
提问于2021-09-13
得票数 0
1
回答
基于SVM分类器
的
文本挖掘
python
、
svm
、
text-mining
我希望利用python实现文本挖掘
的
支持
向量
机
分类,并获得精确性,召回精度不同
的
度量information.For,对数据集进行预处理,并将数据集分割成两个文本文件,即-pos_file.txt(正标签现在,我想使用随机抽样
的
SVM分类器训练数据,30%用于测试。我看到了一些关于scikit
的
文档--学习,但不太确定我将如何应用这一点?pos_file.txt和neg_file.txt都可以被认为是单词
的
袋子。,将同样
的
方法应用于单位
浏览 3
提问于2013-10-21
得票数 3
1
回答
MATLAB
支持
向量
机
(SVM)
交叉
验证
实现提高代码速度
performance
、
matlab
、
svm
目前,我正在使用这个代码
的
MATLAB R2015b
支持
向量
机
(
支持
向量
机
)10倍
交叉
验证
.cp = classperftest);sensitivity = cp.Sensitivity;我需要提取这种二元分类
的
浏览 0
提问于2016-02-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在tune
支持
向量
机
(e1071)
中
获得
交叉
验证
概率预测
r
、
svm
我正在使用
支持
向量
机
使用R
中
的
e1071包进行多类分类。有人能告诉我怎么做吗?
浏览 0
提问于2016-11-29
得票数 1
1
回答
将数据分割成训练和
验证
是否适用于无监督学习?
svm
、
cross-validation
、
training
、
unsupervised-learning
、
matlab
对于建立无监督学习
的
支持
向量
机
(SVM)
的
所有步骤,我都很难实现。我
的
数据集是标记
的
,但为了教育目的,我正在学习无监督
的
方法,特别是如何以无监督
的
方式使用
支持
向量
机
。基本上,在监督学习
中
,我们有一个数据集X,它被分成Xtrain Xval和一个独立
的
Xtest,这是SVM在训练过程
中
从未见过
的
。在训练过程<em
浏览 0
提问于2019-02-20
得票数 3
1
回答
交叉
验证
检验结果
的
稳健性(SVM,Logistic回归)
r
、
cross-validation
我使用训练集和测试集对我
的
数据集进行了Logistic回归和
支持
向量
机
。现在,为了检查我
的
结果是否健壮,我想执行
交叉
验证
(我使用
的
是caret包)。., data=df, trControl=train_control, method="glm") 然而,在我看来,我似乎只是在检查我
的
logistic回归模型
的
准确性(因为我使用
的
是method="如何使用
交叉<
浏览 1
提问于2019-05-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Matlab
交叉
验证
中
的
随机状态
cross-validation
我在matlab
的
支持
向量
机
中
做
交叉
验证
被卡住了。在Matlab或lib
中
可以用来执行此操作
的
变量是什么?我在
浏览 0
提问于2014-10-05
得票数 0
1
回答
支持
向量
机
与随机林相比性能较差
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
svm
、
random-forest
我使用了RandomForestClassifier和
支持
向量
机
(SVC类)。然而,当rf达到66%
的
准确率和68%
的
召回率时,
支持
向量
机
的
正确率仅为45%。我对rbf-SVM
的
参数C和gamma做了一个GridSearch,并提前考虑了缩放和归一化。然而,我认为射频和
支持
向量
机
之间
的
差距仍然太大。 为了获得足够
的
支持<
浏览 1
提问于2014-09-08
得票数 3
1
回答
train_auto()在OpenCV
中
实现
支持
向量
机
精度
的
方法
c++
、
opencv
、
svm
支持
向量
机
框架在OpenCV中有一个名为train_auto
的
函数。 是否有可能获得(例如,打印)此错误或相关
的
准确性?
浏览 2
提问于2015-08-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何使用cross_validation_scores使用
的
分类器
scikit-learn
、
svm
、
cross-validation
我正在尝试训练一个
交叉
验证
的
支持
向量
机
模型(用于一个学校项目)。Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.
的
异常(我希望它返回类似于[scores, predictor]
的
东西,或者可能返回有predict方法
的
CrossValidationPredictor,但事实并非如此)。当然,我可以调用classifier = clf.fi
浏览 0
提问于2019-09-06
得票数 3
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1
回答
一类
支持
向量
机
libSVM
svm
、
libsvm
假设我
的
特征
向量
是(x1,x2,...xn)我应该如何学习使用
交叉
验证
的
参数。
浏览 0
提问于2013-01-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
当使用Scikit学习网格搜索时,为什么我
的
训练和cv分数很高,但是我
的
测试分数要低得多呢?
machine-learning
、
cross-validation
、
training
、
overfitting
、
grid-search
在火车组上,我用5倍
交叉
验证
的
网格搜索来选择超参数.将重构设置为真,在选取了超参数后,将模型重构到整个训练集上,并用于预测测试集。当我查看cv_results_时,我发现我
的
mean_train_score (我将其解释为每个k折叠
交叉
验证
循环
的
训练分数)确实很高。但是当我使用我
的
外部测试分数时,分数真的很低。这对于我使用
的
所有模型都是正确
的
(我正在测试10种模型)。这些数字可以在下面的图片中看到。 注意:我使用F1
浏览 0
提问于2020-07-02
得票数 3
2
回答
滑雪: LinearSVC和OneSVM
的
AUC
评分
scikit-learn
、
svm
、
libsvm
支持
向量
机
分类器(SVC)
的
一个选择是默认为假
的
probability。文档没有说明它是做什么
的
。看一下libsvm源代码,它似乎做了某种
交叉
验证
。 LinearSVC或OneSVM不存在此选项。我需要计算几个
支持
向量
机
模型
的
AUC分数,包括这两个。我应该用decision_function(X)作为阈值来计算AUC
的
分数吗?
浏览 3
提问于2016-01-05
得票数 6
回答已采纳
1
回答
我应该选择哪种算法?为什么?
machine-learning
、
classification
、
k-nn
、
lda
我
的
朋友当时正在读一本教科书,于是问了一个问题:📷线性判别分析;K-与K=90最近
浏览 0
提问于2021-01-21
得票数 0
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