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我是一个全新的Python和机器学习新手，我肯定错过了一些东西。 我正在通过嵌套CV训练RandomForest模型，以进行超参数调优，并使用管道进行RFECV。cross_val_score(ppln, X, y.ravel(), scoring='accuracy', cv=cv_outer, n_jobs=-1)
ppln.fit(X, y.ravel()) 在我安装了管道之后，我尝试用原始的17个特征来预测一个新的数
浏览 24提问于2021-05-09得票数 0
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我知道，我建立的普通ML模型无法很好地预测2009年后安装的管道的泄漏持续时间。我这么说的原因是因为我首先根据他们的“安装年”对数据进行了排序，然后做了一个训练测试拆分，看看它如何在预测测试数据集中发挥作用，我得到了%93R平方，但当我在火车测试拆分中关闭了混洗功能时(这意味着与正常的火车测试拆分不同，子集是随机选择的，数据将按第一个%80训练和
浏览 0提问于2019-01-28得票数 0
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我试图找出如何使用RFE来解决回归问题，我正在阅读一些教程。但是，我正在检查如何使用RFE对象做同样的事情，但是为了包含交叉验证，我只找到了涉及使用管道的解决方案，例如：# create pipeline
rfe = RFE(estimator=DecisionTreeRegressor(),该流水线用于对RFE算
浏览 2提问于2020-12-14得票数 1
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X数据的两个常见的ML预处理步骤是标准化(例如，缩放到单位方差)和分解(将特征映射到一个新空间AIUI)。在ML管道中实现这些步骤(包括培训/测试/验证集)的两种可能方法是：
1)对整个训练/测试/验证X数据集进行标准化/分解，然后分解成训练/测试集，并使用最小误差模型对验证集进行预测。( ii)分成训练/测试集
浏览 2提问于2015-05-12得票数 1
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我正在探索GCP中的顶点AI AutoML特性，它允许用户导入数据集、训练、部署和预测ML模型。我的用例是自己进行数据预处理(我对AutoML数据预处理不满意)，并希望直接将这些数据输入到管道中，在管道中对模型进行训练和部署。另外，我希望将新数据提供给dat
浏览 6提问于2022-04-20得票数 2
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我按照下面的示例代码在我自己的数据集中使用RFE：set.seed(7)library(forest selection function# run the RFEalgorithm
results <- rfe(PimaIndia
浏览 4提问于2016-04-07得票数 1
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不可见数据中不存在虚拟变量级别
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我已经训练了一个具有5个分类变量水平的logistic回归模型，所有水平对模型都有意义。 然而，在看不见的数据上，分类变量的级别数为3。因此，训练后的模型无法对看不见的数据进行预测，因为它无法找到一些级别。 我使用了一种热编码来转换分类变量。如何解决这个问题？prefix='metadata_employeegroup',drop_first=True)
df = pd.c
浏览 9提问于2019-12-19得票数 0
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我有来自Firestore网站用户的数据。我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigq
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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我有一个健康患者数据的实时数据馈送，我用python连接到它。我想在这个数据馈送上运行一些sklearn算法，这样我就可以实时预测某人是否会生病。有没有一种将实时数据连接到sklearn的标准方法？我传统上有静态数据集，从来没有传入的流，所以这对我来说是相当新的。如果任何人有一些通用的规则/流程/工具，那就太好了。
浏览 2提问于2017-01-28得票数 2
在层叠泛化中，如果我对训练集有很好的理解，我们将训练集划分为训练/测试集。我们使用训练集训练M模型，并对测试集进行预测。然后将预测作为新模型的输入。因此，新的训练集将具有与M模型预测相对应的M特征。最后，我们使用最后一个模型进行最后的预测。首先，我的理解正确吗？如果
浏览 0提问于2017-06-14得票数 6
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训练数据Vs。测试数据
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这可能听起来像是一个基本的问题，但我对训练集和测试有一个很大的困惑。让我们举个例子。我们将预测一家银行的贷款违约者，我们有德国的信用数据集，其中我们预测违约者<em
浏览 2提问于2017-09-10得票数 1
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我开发了一个神经网络，它可以根据mnist数据集对手写数字进行分类。我还制作了一个GUI，用户可以在其中绘制数字，然后显示预测的数字。我想知道是否有一种方法可以结合用户的反馈，所以如果模型是错误的，用户可以告诉它他画的是哪个数字，下一次模型将正确猜测。
浏览 28提问于2020-08-27得票数 1
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我有两条CI管道在天蓝色的管道里：这两个管道都是在特定分支上创建PR时触发的。我在成功的$build.BuildNumber格式上启用了“标记构建”。我相信，如果构建成功，他们会得到一些标签。我有一个发布管道，我想要做的是检查第1和第2 CI管道<
浏览 3提问于2022-03-09得票数 0
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部署LSTM模型
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我已经训练和验证了我的LSTM，我想部署它。因此，我知道我们可以保存和加载Keras的Sequential对象(您可以猜到，我正在使用Keras )。因此，我使用这些函数实现了一个代码。但是，我想知道我是否必须用所有可用的数据(训练+测试)来训练我的模型，还是像我在学习期间所做的那样对训练集进行训练。许多教程讨论如何训练模型，但没有那么多的教程清楚地介绍了如何部署模型。我想知道什么是常见的做法，因为
浏览 0提问于2019-08-06得票数 5
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(更新：最终发现作为一个单独的答案)在过去3年中，我选择使用的数据是。
我的第一个实验很简单--尝试建立一个模型，给出“许可证国家代码”和“年
浏览 4提问于2017-07-17得票数 2
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当你查看数据集时，训练和验证集中的图像非常基本，几乎是相同的。该网络可以实现高训练和验证精度。但当涉及到现实生活中的图像预测时，它的表现非常糟糕(这是因为该模型是在非常基本的图像上进行训练的)。为了克服这个问题，我将训练和验证图像转换为HSV (色调-饱和度-值)，并在新的HSV图像上训练模型。来自新训练集的1
浏览 10提问于2021-03-19得票数 0
我成功地使用sklearn的多元线性回归训练了我的模型。y_train)
y_pred = regressor.predict(X_test)
根据验证结果，我的y_pred是一个合理的预测器现在，我想开始生产这个模型，我想知道如果需要的话，将这个模型应用到我所存储的整个数据集和未来的数据集中有哪些合理的步骤。
浏览 0提问于2018-12-31得票数 0
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我想在spaCy中创建一个自定义管道组件，它使用的是经过预处理的Thinc模型。我希望修改Thinc的输出预测，然后将修改后的值传回管道，即有效地修改ner管道组件。from spacy.language import Language
def my_ner我的目标是使管道按照原始的ner组件运
浏览 2提问于2022-06-22得票数 1
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我正在为我的硕士论文与机器学习工作台LightSide合作.我已经成功地训练了一些模型，现在我想用一个经过训练的模型来预测新的数据。然而，当我尝试这样做时，系统会在几秒钟后停止，弹出消息“预测被停止”而没有提示原因。它发生在不同的数据集，以及用于训练的算法.编辑:我试图将特性表导出到WEKA并在那里训练模型<
浏览 3提问于2016-09-07得票数 1
我在Matlab2014a中用函数RUSBoost()训练了一个二进制分类问题的集成模型()。此函数的训练是通过函数fitensemble().的输入参数“k折叠”执行10倍交叉验证。但是，如果我使用预测(模型，Xtest)，由该函数训练的输出模型不能用于预测新数据的标签。我检查了Matlab的文档，其中说我们可以使用kfoldPredict()函数来评估训练过的模型</e
浏览 3提问于2015-06-16得票数 0
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