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(3834)
视频
沙龙
1
回答
如
何在
R
中
为
网络
分类
/
预测
准备
变量
?
r
、
neural-network
、
nnet
在
分类
中
,我使用
变量
x作为值,y作为标签。500, na.action=na.omit, do.trace = 100, type = "classification") 此解决方案适用于许多
分类
器,但是当我尝试在nnet
中
执行此操作时遇到错误: model_nnet <- nnet(x = iris_train_values, y = iris_train_labels, size = 1, decayintroduced b
浏览 17
提问于2020-05-04
得票数 2
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2
回答
犯罪模式KMeans
machine-learning
、
data-mining
、
apache-spark
、
k-means
、
pyspark
我想在数据库里找到犯罪记录
中
的模式。我认为聚类是一种方法。基于集群,我也希望
预测
未来的数据。 聚类(K-均值)是正确的选择吗?而且,所有的
变量
都必须是数值的吗?如果是这样的话,我不知道如何将它们编码成数字。有什么想法?
浏览 0
提问于2018-01-19
得票数 1
2
回答
在Matlab
中
可以连接三个神经
网络
吗?
neural-network
、
matlab
如果我在Matlab中有三个独立的前馈神经
网络
,是否可以将它们连接起来,以便在给定输入数据和目标数据时,三个神经
网络
并行工作以产生输出?如果是的话,我该怎么做?
浏览 0
提问于2015-07-11
得票数 2
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1
回答
关于仅
分类
神经
网络
的新数据
r
、
machine-learning
、
neural-network
、
classification
我正在训练一个基于神经
网络
的
分类
器,使用neuralnet包进行训练,使用nnet对
变量
进行一次性编码。模型上的所有
变量
都是
分类
的。数据由15个标签和6个独立
变量
(
预测
器)组成,共64个虚拟
变量
,因此整个数据框架有79列。数据来自两年的月度更新数据记录。模型已经
准备
好了,我需要用它来
预测
2018年1月的结果。当我试图用模型计算新数据时,问题就出现了,因为一旦它被编码
为
虚拟
变量
,它就
浏览 10
提问于2018-02-08
得票数 0
3
回答
使用现有数据和概率模拟数据
r
、
machine-learning
、
probability
、
distribution
、
bayesian
从测量数据
中
,我可以得到每个物种在测量种群
中
的比例(因此是一个粗略的概率),每个物种的高度分布,物种的高度-冠幅关系,物种-条件关系等。更有可能是雪松(高度范围5- 30米),而不是桑树(高度范围2 -8米),更有可能是雪松(50%的人口)而不是橡树(相同的高度范围,但2%的人口),因此将有10米的树冠宽度和95%的健康状况(基于我测量数据
中
的雪松树分布有没有办法在
R
中使用概率论,最好是利用贝叶斯或机器学习方法? 我不是要求有人为我写代码-我对
R
相当有经验。我只是想被指向正确的方向,即一个整洁地做这类事情
浏览 19
提问于2017-03-16
得票数 0
2
回答
pandas数据和scikit学习
python
、
pandas
、
scikit-learn
我有一个熊猫数据集,其中有300多个
预测
值,它们既是连续的,也是
分类
的。目标
变量
是
分类
变量
,值
为
0或1。我将执行逻辑回归,并希望使用scikit learn模块
中
的递归特征选择来获得
预测
因子的候选列表。我知道如
何在
rfe.fit(x,y)函数中分配目标
变量
。如何将所有其他
变量
分配给x矩阵? 谢谢!
浏览 2
提问于2016-03-08
得票数 1
1
回答
基于个体特征的
预测
分解
python
、
data-science
、
prediction
、
modeling
、
feature-selection
我们采用了多种机器学习模型,
如
轻型学习模型、随机森林模型、弹性
网络
模型、XGBoost模型等。需求是根据输入特性来聚合
预测
值(每个
预测
)。。(用于需求):假设我有一个
预测
y = 1000$,并且有三个输入特性( x1、x2和x3 )。是否有一种方法来表示x1贡献的
预测
值(1000美元):x2贡献的400美元、x2贡献的3
浏览 4
提问于2020-10-07
得票数 1
3
回答
人工神经
网络
的实际应用
artificial-intelligence
、
neural-network
我已经
为
自己写了一个人工神经
网络
(ANN)实现(这很有趣)。我现在在想我可以在哪里使用它。 在现实世界
中
,使用ANN的关键领域是什么?
浏览 2
提问于2010-09-14
得票数 8
回答已采纳
1
回答
如
何在
具有
分类
变量
和连续
变量
的数据集中查找和计算相关性?
python
、
correlation
我正在研究一个保险域用例,以
预测
现有客户是否会购买第二份保险单。我在不同的类别下有一些客户的个人详细信息,
如
婚姻状况,吸烟者(是或否),年龄(年轻,成人,老年人),性别(男性/女性),以及少数连续
变量
,
如
保费支付,保险金额。我的目标是使用
分类
变量
和连续
变量
的混合集合来
预测
类别(1-将购买第二份保单,0-不会购买第二份保单)。那么,我如
何在
这个数据集中找到/计算相关性,并只选择有意义的数据在Logistic回归公式中
浏览 2
提问于2019-11-16
得票数 0
2
回答
如何度量不同算法的相关性
machine-learning
、
ensemble-modeling
在叠加泛化
中
,在训练集(即第一层)上训练几种算法,然后使用第二层模型对它们的
预测
进行叠加。在许多文献
中
,人们说第一层算法最好是低相关性的。如何计算算法之间的相关性?
浏览 0
提问于2017-06-27
得票数 2
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1
回答
H2o深度学习:使用tanh返回大于1的值
r
、
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
h2o
使用H2O DeepLearning和Tanh激活函数,得到大于1的
预测
(概率)值是否可以接受/有效?如果是这样的话,这不是把
预测
扭曲到了第一类吗?详细信息:我正在使用H2O对
R
中
的深度学习人工神经
网络
进行
预测
。我的y数据(actualResults)只是0和1s的实际
分类
。X自
变量
均为数值
变量
,训练框架不包括y (actualResults)。当我对
预测
值做一个最大值时,我得到的值大于1,不小于- 1,尽
浏览 2
提问于2019-09-22
得票数 0
1
回答
预测
具有类别的数据集中的连续输出
machine-learning
、
python
、
classification
、
scikit-learn
、
regression
让我们这样说:我正在做一个机器学习项目,我正在处理一个4250,13形状的数据集,它已经被归
为
7类了!请注意,不能将这些类别视为
预测
器。下面是如何将我的数据分组到类别特性‘FAC’
中
:FSTA 19.151644 % of the dataset% of the datasetFSDC 2.969247 % of the dataset 我有一个连续的输出,我想
预
浏览 0
提问于2017-07-23
得票数 1
1
回答
神经
网络
的标度[-1,1]:也适用于DummyVars?
r
、
neural-network
、
r-caret
我有一个关于神经
网络
中
预测
因子的尺度的一般性问题。我在
R
/ Caret中使用avNNet算法进行回归;我有
分类
和数值
预测
。据我所知,在建模步骤之前,必须对
预测
器进行缩放: 由于缺乏更好的先验信息,通常将每个输入标准化到相同的范围或相同的标准差。..。特别是,将输入缩放
为
-1,1将比工作得更好。如果我把我的连续
预测
器缩放到范围-1,那么我的
分类
预测
器呢,它被编码
为
0\ 1
浏览 3
提问于2017-11-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如
何在
没有任何输出数据的情况下
预测
连续
变量
?我所拥有的只有输入数据
python
、
machine-learning
、
predict
、
continuous
我正在做一个
网络
安全项目,在这个项目中,我们必须根据现有的特征对漏洞进行优先级排序,这些特征大多是
分类
变量
(也包括几个序数
变量
)。 这里的目标是检测最有可能被利用的漏洞,从而确定它的优先级。因此,我们必须
预测
0-10的分数。无论我们
预测
的最高评级是什么(在本例
中
为
10),都将是最关键的漏洞,需要立即关注。 我们所拥有的都是
分类
变量
(作为输入特征)。在这里再次总结一下问题: 当前输入特征:所有
分类
<e
浏览 44
提问于2020-01-11
得票数 0
1
回答
从logistic回归到XGBoost -选择特性来运行模型
feature-selection
、
xgboost
、
logistic-regression
、
boruta
我被要求将XGBoost (在
R
中
实现,最多有50个特性)作为一种替代方案,以替代我从包含几千个
预测
器的一组非常大的信用风险数据
中
创建的已存在但尚未开发的logistic回归模型。关于逻辑回归的文件
准备
得很好,因此一直在跟踪排除每个
变量
的原因。导出了大量
变量
(包括l)。其他
预测
因子的标准差的min / max / avg等聚集物和一些被认为过于合成而不包括在内。我们也决定不使用XGBoost
中
的那些。因为我对XGB
浏览 0
提问于2020-11-11
得票数 3
1
回答
用
分类
变量
水平估计h2o广义线性模型系数
r
、
glm
、
h2o
我想通过h2o glm
中
的
分类
变量
水平来估计
预测
器的系数。例如,如果我的数据框有产品价格(连续
变量
)和产品类型(
分类
变量
),那么我想按产品估计价格系数。在SAS
中
,您可以通过将模型效果指定为price*type来轻松实现这一点。如
何在
h2o或
R
中
执行相同的操作? 有一个interactions()函数,但它不能处理连续
变量
和
分类
变量
之间的交互。
浏览 0
提问于2016-12-08
得票数 0
2
回答
基于目标范围的神经
网络
回归评价
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
regression
、
metrics
目前,我正在拟合一个神经
网络
来
预测
一个从1到10之间的连续目标。然而,样本在整个数据集中的分布并不均匀:目标
为
1-3的样本代表性很低(仅占数据的5%左右)。有没有办法知道我的模型是如何
预测
这些低范围样本的呢?我知道,在进行多类
分类
时,我可以检查回忆,以了解模型在某个类上的表现。对于
分类
用例,我还可以在Keras
中
设置类权重参数,以考虑类的不平衡,但这显然不可能用于回归。 到目前为止,我使用了典型的指标,
如
MAE,MSE,RMSE,并取得了令人满意的结果
浏览 5
提问于2019-12-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
MATLAB
中
基于朴素贝叶斯
分类
器的
网络
流量
分类
machine-learning
、
pcap
我正在做一个关于
网络
流量
分类
的机器学习课程的项目。我已经从下载了跟踪文件(以pcap格式)。现在,我想对相同的数据集进行监督
分类
,并将流量
分类
为
FTP、Mail、HTTP等。所有这些流量
分类
,我想在Matlab
中
做,并使用朴素贝叶斯
分类
器同样。现在,我被卡住了--我应该如
何在
Matlab
中
处理这个pcap并在培训阶段获得类
变量
(
如
FTP、Mail、HTTP)。面临的问题: 无法
浏览 9
提问于2014-09-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
确定哪个模型对每个测试实例都有更好结果的学习算法
machine-learning
、
ensemble-modeling
他们现有的集成技术是否利用训练数据的子集来
预测
哪一种算法更适合于
预测
测试数据的每个实例?我要问的是,这是他们现有的类似方法吗?
浏览 0
提问于2017-11-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
例如,在神经
网络
进行图像检测的情况下,“输入”到底指的是什么?
image-processing
、
input
、
neural-network
、
perceptron
比方说,我们有图像集合形式的输入:- ( 200 , 56x56 ,3)其中200是不同图像的数量,56x56是像素(长度与宽度),3是RGB值或者是否有1,881,600个输入(等于200x56x56x3)?
浏览 12
提问于2021-06-13
得票数 0
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