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沙龙
1
回答
在
Pyplot
中
显示
预测
分割
输出
数据
python
、
numpy
、
mnist
、
imshow
我正在尝试绘制来自U-net的
输出
数据
数组。该数组包含用于图像
分割
的一次性编码的mnist
数据
。其形状为:(28,28,11) 因此,对于原始图像
中
像素值为0的每个位置,one-hot编码将放置一个0 0 0 1的数组,表示此像素为空。我想知道是否有一种方法可以
显示
这样的数组,数组
中
的每个元素都由一个单热点数组组成。我试着只对
数据
使用plt.imshow,但是,它抛出了一个错误,说"TypeError:图像
数据
的尺寸无效“
浏览 8
提问于2019-09-29
得票数 0
1
回答
我想知道正确的Tensorflow对象检测- api模型用于植物病害检测和杂草检测?
python
、
tensorflow
、
object-detection-api
我正在考虑下面的选项Mask ,但我不知道该使用哪个选项,也不确定我的图片贴上了正确的标签给下面的
输出
。 我的标签更侧重于
在
图像的各个部分检测疾病,而不是将整个图像归类为疾病。
浏览 4
提问于2020-04-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么plt.imshow(
预测
)
显示
一个完全黑色的图像
python
、
tensorflow
、
matplotlib
我建立了一个机械学习模型,根据给定的图片(使用tensorflow)来
预测
图片。但是,当我使用matplotlib,并使用
pyplot
.imshow(
预测
)时,
显示
的图片都是黑色的,而
预测
数据
并不都是零。# predict=predict.eval() print(predict.dtype) <em
浏览 10
提问于2022-01-03
得票数 0
1
回答
feature_importances_
在
sklearn陷阱方法
中
的解释
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
feature-selection
在
预测
之后,feature_importances_ (特别是GradientBoostingClassifier,但可能存在于其他方法)具有重要的特性。根据文档,越高,特性就越重要。如果一个特征的重要性为0.02,那么它的重要性占所有特征的2%,但这与
预测
的准确性或
预测
相关性有什么关系呢?我能否解释这个数字,并明白删除这些特征会如何影响
预测
?
浏览 0
提问于2016-01-11
得票数 3
回答已采纳
1
回答
这到底是漏水还是漏水?
data-leakage
我有一套关于个人在1960、1970、1980和1990年的表现的
数据
,例如,对一群从事40年职业的棋手来说,这几年的国际象棋评分。我被要求建立一个基于历史的模型来
预测
1990年的表现。因此,我建立了一个模型,所有的
数据
,除了1990年作为输入和1990年的
数据
作为期望的
输出
。如果我用1990年的
数据
来
预测
1990年的
数据
,这是泄漏吗?如果我将
数据
分割
成训练/测试(
在
训练和测试
中<
浏览 0
提问于2023-05-29
得票数 0
1
回答
如何将情节隐藏在流光
中
?
matplotlib
、
streamlit
、
shap
我已经构建了一个流光仪表板,您可以在其中选择一个client_ID,并
显示
SHAP图(瀑布和力图)来解释该客户端的信用违约
预测
。 我还想用整个列车
数据
集
显示
一个SHAP摘要图。后者并不是每次进行新的
预测
时都会改变,而且要花费大量的时间来绘制,所以我想缓存它。我想最好的方法是使用st.cache,但是我还没能做到。下面是我
在
main.py
中
尝试过的失败代码:我首先定义要缓存
输出
(图)的函数,然后
在
st.
pyplot
<e
浏览 3
提问于2021-08-27
得票数 5
回答已采纳
1
回答
掩码rcnn的
数据
注释
python
、
conv-neural-network
、
data-annotations
、
faster-rcnn
那么,我应该为我的
数据
集考虑边界框注释吗?或者多边形注解? 目前,我已经
在
Intel的CVAT上使用边界框注释了一些图像。
浏览 36
提问于2021-11-19
得票数 0
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1
回答
将像元
分割
结果转换为强度值表
python
、
opencv
、
image-processing
、
image-segmentation
、
scikit-image
我正在尝试
分割
多路复用的细胞成像
数据
集。您通常会得到一个
预测
细胞/细胞核标签的2D数组作为结果。图中
显示
了输入和
输出
: ? 下一步是量化每个细胞的每个抗体/染色的强度。不知何故,我没有看到在任何教程
中
讨论的这一方面。有没有合适的方法来做到这一点? 更新:
数据
所代表的内容似乎有些混乱。
在
示例图像
中
,您正在尝试识别单个单元。每个blob都是一个单元。
预测
是按标签着色的。你想要确定每个细胞有多亮
浏览 33
提问于2021-10-18
得票数 2
1
回答
"train_test_split(shuffle=False)“和"TimeSeriesSplit”有什么区别?
python
、
pandas
、
scikit-learn
当我尝试两种
分割
时间序列
数据
的方法时,测试
数据
集的
预测
结果是不同的。当我检查
数据
时,method1和2
显示
了
分割
数据
的相同结果。但是,测试
数据
集的
预测
结果是不同的。下面是我尝试过的内容:用于拆分的
数据
集y = df_5T.demandX_train,X_val,5950 595
浏览 1
提问于2021-12-06
得票数 2
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1
回答
如何在caffe中保存
预测
的概率?
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
、
image-segmentation
、
pycaffe
谁知道如何在FCN语义
分割
中保存每个像素的
预测
类标签的
输出
?我想看看推断过程
中
图像的概率图。
数据
应该保存在哪一层? 非常感谢
浏览 7
提问于2017-01-16
得票数 2
1
回答
我们能从图像
分割
任务
中
创建显着性地图吗?
neural-network
、
deep-learning
、
reproducible-research
我还知道,显着性地图也是一种图像
分割
任务。但是它已经被广泛地应用于可解释的深度学习(读、GradCam等)。我还看到了这篇论文(),它讨论的是类显着性地图--当涉及到图像
分割
时,它会给我敲响警钟。请告诉这个概念是否存在图像
分割
,或我需要阅读更多关于这一主题。
浏览 1
提问于2019-12-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何从数组中提取数字?
python
、
pandas
、
python-xarray
使用Python尝试提取单个位置的
预测
露点
数据
,目标是想出可以提取
预测
露点并将其写入csv文件的代码。我的问题是看看是否有一种方法只打印数组
中
的
数据
,而不
显示
坐标和其他项。我已经能够专注于我正在寻找的几个
预测
数据
点(
在
代码
中
显示
为12:15 ),但无论它产生什么坐标和其他我并不真正需要的
数据
。import csv import matplotlib.
pyplot
浏览 3
提问于2019-07-14
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如果我想在熊猫的csv文件的一个部分
分割
数据
,
在
同一个csv文件
中
的另一列,我如何做到这一点?
python
、
pandas
好的,我正在做一个熊猫程序,按月绘制平均温度
数据
,但在做之前,我需要弄清楚如何将
数据
按月分成一组,并
显示
平均温度。然而,当我尝试这样做时,它一直
在
显示
所有的
数据
,而不是将其
分割
并
显示
平均值。我不能真正
显示
输出
,因为它基本上是整个csv文件,这将占用太多的空间。import pandas as pd df = pd.read_c
浏览 1
提问于2021-11-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
无法生成混淆矩阵
keras
、
scikit-learn
、
confusion-matrix
我使用目录
中
的角流进行图像
分割
。sklearn.metrics import classification_report, confusion_matriximport matplotlib.
pyplot
102 if y_type in ["binary", "multiclass"]: 我正在做一个单一的类图像
分割
任务
浏览 0
提问于2021-07-30
得票数 0
1
回答
用predictNLS
在
R
中
建立拟合值的置信区间?
r
、
dplyr
、
nls
、
modelr
我希望使用R
中
残杀包
中
的predictNLS来围绕大量拟合值建立置信区间,例如,我将使用函数描述()、DNase
中
引用的
数据
集,并构建一个以值conc和密度为特征的模型:start = list(a = 1 , b = 0.5), 然后,我想给每一行分配它的模型,以便可以添加
预测
: DNApredict <- full_join(as_tibble(DNase), m
浏览 2
提问于2021-03-14
得票数 4
回答已采纳
1
回答
尽管训练和验证的精确度和召回率较高,但ResUNet
分割
输出
较差
keras
、
conv-neural-network
、
image-segmentation
、
sigmoid
、
semantic-segmentation
我最近在血液样本图像上实现了一个寄生虫
分割
的RESUNET。这个模型
在
本文中描述,这里是代码。
分割
输出
是二值图像。我用加权的二进制交叉熵损失来训练模型,由于我的图像
中
存在类的不平衡,因此赋予了寄生虫类更多的权重。最后一个
输出
层具有sigmoid激活。然而,当我试图直观地看到验证集的
分割</
浏览 0
提问于2019-10-18
得票数 1
1
回答
在
分割
的最终图像
中
显示
标签值
python
、
scikit-image
我想在最后的结果
显示
中
显示
标签值。采用k均值聚类对输入图像进行
分割
,
输出
为25类。我的代码: from skimage.segmentation import slic最后,这是我的问题。我想用正确的情节来画类数,所以,f.e。
在
每个类的中心
显示
它的标签。你知不知道,我是怎么做到的?我试着寻
浏览 12
提问于2022-11-26
得票数 1
回答已采纳
5
回答
如何不用交叉验证检查机器学习的准确性
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
neural-network
、
random-forest
我的任务是让我的分类器尽可能准确地学习,然后
在
X_estimated上
预测
结果向量,以得到接近Y_estimated的结果(我现在已经知道了,而且我必须尽可能精确)。如果我把我的训练
数据
分割
成75/25来训练和测试,我可以使用sklearn.metrics.accuracy_score和混淆矩阵来获得准确性。但我失去了25%的样本,这将使我的
预测
更加准确。有什么办法,我可以通过使用100%的
数据
学习,仍然能够看到准确性评分(或百分比),所以我可以
预测
它多次,并
浏览 12
提问于2019-11-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
学习如何模拟不存在于训练集中的标签的零概率
预测
?
python
、
scikit-learn
、
predict
、
multiclass-classification
roc_auc_score, needs_proba=True, average="macro", multi_class='ovo', labels=[-1, 0, 1]) 我用时间序列分离器对列车/测试
数据
进行
分割
,不能对
数据
的顺序(无分层参数)进行重新洗牌。其中一个拆分在训练
数据
中
不包含'0‘标签。因此,.fit函数只看到2个标签,因此predict_proba函数只有2列
输出
。我想我可以用函数来
预测
“0
浏览 10
提问于2022-10-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
什么形式的
数据
用于
预测
广义堆叠集合?
ensemble-modeling
、
generalization
、
ensemble-learning
我非常困惑如何
分割
训练
数据
,以及
在
使用广义叠加时对0级
数据
的
预测
。这个问题类似于我的问题,但答案还不够清楚: 1个级模型的
预测
如何成为一种新模型的训练集。我的理解是训练集是分裂的,基本模型是
在
一个分裂上训练的,而
预测
是
在
另一个分裂上进行的。这些
预测
现在成为新
数据
集的特性。一个列用于每个模型的
预测
,另一个列包含这些
预测
的基本事实。将训练
数据
浏览 0
提问于2020-05-16
得票数 1
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