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沙龙
1
回答
在
使用
问答
-
学习
模型
的
预测
功能
时
如何
保持
原始
指标
scikit-learn
如何
通过sklearn
模型
的
预测
函数来保留数据集
的
索引? 我
在
Jupyter Notebook中
使用
了这段代码,但是输出文件没有保留X_prod中
的
原始
索引。
浏览 8
提问于2021-05-10
得票数 0
1
回答
交叉验证是分类中
的
特征选择
machine-learning
、
cross-validation
、
feature-selection
我正在看这个,从著名
的
Intro
学习
课程开始,
在
功能
选择中进行交叉验证。我
的
问题是,如果是这样的话,我们
如何
才能确定未来
使用
的
总体最佳
预测
指标
。换句话说,如果我有一组新
的
浏览 4
提问于2016-11-17
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
Keras/Tensoflow
的
训练中报告
的
“准确性”
的
含义?
tensorflow
、
keras
在
训练期间,“准确性”是显示和更新每一小批。当我们运行一个测试批次
时
,“准确性”
的
含义是明确
的
,但是
在
培训期间,它是
如何
计算“准确性”
的
?
浏览 2
提问于2020-04-18
得票数 1
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1
回答
在
代码中导致过度匹配
的
问题是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
overfitting
、
regularization
、
dropout
**from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Activationfrom sklearn.preprocessing import St
浏览 0
提问于2021-12-12
得票数 0
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3
回答
确定哪个
模型
的
结果更好
machine-learning
、
regression
、
rmse
、
r-squared
我正试图确定哪一个
模型
的
结果更好。这两个结果都试图实现同样
的
目标,唯一
的
区别是所
使用
的确切数据。我
使用
random forest、xgboost和elastic net进行回归。以下是rmse低但r2不太好
的
结果之一rf 128144 3844290.103772500839367 9.28116624462333 e-net
浏览 0
提问于2021-09-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使谣言识别过程自动化
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
、
prediction
、
naivebayes
最近我们做了什么,检查用户讨论基于一些关键字
在
社交媒体上。根据关键词检测,我们发现这可能是谣言。实现流程自动化
的
方法: 对于第二种方法,我正在考虑
的
是朴素贝叶斯分类器,并对识别结果进行精确、回忆、F测度值
的
学习</
浏览 3
提问于2015-08-26
得票数 1
1
回答
叠加、叠加泛化算法
machine-learning
、
stacked
、
ensemble-learning
我正在试图理解堆叠是
如何
工作
的
,但到目前为止,我还不确定我是否正确地理解了它。因此,我到目前为止所理解
的
是: 我们从k基
学习
者
的
所有
预测
中创建一个新
的
数据集。新
的
数据集看起来像我们
的
原始
数据集+每个基础
学习
者
的
预
浏览 0
提问于2016-10-11
得票数 1
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1
回答
随着更多
的
数据变得可用,您
如何
改进机器
学习
模型
?
machine-learning
、
training-data
大多数有监督机器
学习
问题
的
基本过程是将数据集分为训练集和测试集,然后
在
训练集上训练
模型
,并在测试集上评估其性能。但在许多(大多数)环境中,例如疾病诊断,将来会有更多
的
数据可用。我
如何
使用
它来改进
模型
?如果是这样的话,什么时候是重新训练
的
合适时间(例如,特定百分比
的
额外数据点)?
浏览 1
提问于2021-02-17
得票数 0
2
回答
如何
计算每个特征
的
意义?
machine-learning
、
scikit-learn
、
elastic-net
我建立了一个
预测
模型
,
使用
的
弹性网络回归
模型
与
学习
。
模型
R2 = 0.015。我知道SHAP方法可以提供这些特性
的
重要性。然而,
如何
计算每个特征
的
重要性呢?(获取哪些特性具有重要意义或哪些特性成功地
预测
了response.This方式,我可以
在
本文中讲述我
的
故事,并详细讨论这些特性。)据我所知,R包"eNetXplorer“可以通过置换测试来做到这一点,
浏览 0
提问于2022-10-08
得票数 2
回答已采纳
4
回答
DI-X深度
学习
平台是否只需提交训练集数据就可以自行完成训练?
深度学习
s
浏览 1210
提问于2018-02-07
1
回答
深度神经网络
模型
融合
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
machine-learning-model
最近我
在
研究神经网络
的
深度
学习
算法,只是好奇地问一下,是否可以将两个神经网络
模型
合并,并输出一个包含从这两个
模型
中
学习
到
的
所有知识
的
模型
?例如:B型可用于特征C,D经过
模型
合并,得到了能够
在
特征、
浏览 0
提问于2021-04-03
得票数 0
1
回答
简单线性回归错误- fit()缺少1个必需
的
位置参数:'y‘
python
、
regression
、
data-science
、
spyder
我目前正在尝试
在
Spyder中运行一个简单
的
线性回归代码,但是它抛出了一个错误。我不明白我做错了什么?
浏览 72
提问于2020-01-07
得票数 0
2
回答
术语准确性和验证准确性之间
的
区别是什么
python
、
keras
、
lstm
我已经
使用
Keras
的
LSTM构建了一个
模型
,该
模型
可以检测堆栈溢出上
的
两个问题是否重复。当我运行
模型
时
,我
在
纪元中看到了类似这样
的
东西。==============] - 67s - loss: 0.3136 - acc: 0.8581 - val_loss: 0.3518 - val_acc: 0.8391 我正在尝试理解这些术语中
的
每一个
的
含义上面的哪个值是我
的
模型<
浏览 1
提问于2018-07-15
得票数 20
回答已采纳
1
回答
帮助Keras序列
模型
输出
machine-learning
、
python
我已经为MNIST数据集训练了一个带有keras
的
顺序
模型
,这是我
使用
的
代码。
如何
从输出中
的
这些
指标
中了解我
的
模型
性能。如果可能的话请解释。
浏览 0
提问于2018-11-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
验证损失和验证精度
在
神经网络
模型
中
保持
不变。
neural-network
、
keras
、
regression
、
accuracy
、
validation
我试图从音频特征来训练一个用于音乐情感
预测
的
keras回归
模型
。(我是NN
的
初学者,我正在做这个
学习
项目。)我有193个训练/
预测
功能
,它应该可以
预测
价值和唤醒值。activation='elu'))model.add(Dense( 2, activation='elu')) 这是我
的</em
浏览 0
提问于2020-11-26
得票数 0
2
回答
在
机器
学习
研究中可以
使用
哪些方法?
methodology
我正在研究一些机器
学习
算法(Perceptron和KNN),我对我
的
报告中
的
方法学部分感到困惑。我正在评估这两种算法
的
性能。我应该
使用
哪种方法?
浏览 0
提问于2017-09-08
得票数 -2
回答已采纳
1
回答
如何
使
模型
不太依赖于一个变量?
dataset
、
categorical-data
、
apache-spark
假设我有一个通用
模型
:Variable D是一个范畴变量。(例如,汽车
模型
-我训练我
的
模型
所
使用
的
数据集只有到2020年为止
的
模型
) 我确信Variable A | Variable B | Variable C总是存在
的
,但是Variable D可能会丢失(例如,如果我
使用
2021年
的
汽车
浏览 0
提问于2021-11-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
评价机器
学习
的
解释者?
machine-learning
、
model-evaluations
、
explainable-ai
我正在做一个项目,将多个机器
学习
解释器(酸橙和沙普,可能会更多)应用于预先训练
的
模型
(神经网络),以帮助解释那些“黑匣子”
的
预测
。解释者为每个
预测
分配一个重要值。但是,
如何
在不需要人工干预
的
情况下,以一种更通用和更可扩展
的
方式来评估不同解释者
的
性能呢?...是一种基于特征
的
局部解释,只有当解释特征<e
浏览 0
提问于2019-07-19
得票数 7
1
回答
更新机器
学习
模型
同时保留对旧数据准确
的
预测
结果
predictive-modeling
、
machine-learning-model
我是新来
的
。
在
我们
的
行业中,我们正在寻找一种类型ML方法/
模型
,它可以被更新以适应新
的
数据点,同时
保持
历史数据
的
预测
值完全相同。当然,一个简单
的
哈希表就行了,但是还有其他更好
的
选择吗?第一个问题是
在
ML世界中这种方法/
模型
是什么类型
的
。我在哪里可以找到这样
的
技术
的
一些好
的
例子/解释
浏览 0
提问于2021-01-12
得票数 1
1
回答
基于时间序列
的
早期异常检测/故障
预测
time-series
、
lstm
、
predictive-modeling
、
anomaly-detection
、
autoencoder
我在这里
的
问题是,我想预先
预测
失败
的
发生。我有传感器安装在我
的
机器,并以一定
的
频率,他们发送数据到我
的
数据库。有时机器发生故障,我想在实际故障之前在数据中找到一些异常模式。因此,对于每一个时间戳,我只知道我
的
机器是否工作,因为故障。我不知道
在
故障发生之前,我是否有一系列传感器正常或不正常
的
时间戳。 在这种情况下,您会
使用
什么类型
的
算法?我知道这个问题不太标准。下面我将保留我目前
的
想
浏览 0
提问于2023-02-10
得票数 2
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