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沙龙
1
回答
如
何在
Scikit-learn
RandomForest
中
获得
训练
的
准确性
?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我正在学习这个教程:https://www.datacamp.com/community/tutorials/random-forests-classifier-python on using
Scikit-learn
然而,目前
的
代码只显示了测试
的
准确性
,而我也想知道
训练
的
准确性
,因为可能
的
数据集非常小。获取测试精度
的
代码为: from sklearn import metrics p
浏览 13
提问于2021-11-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如
何在
R中使用RandomForestSRC软件包寻找生存分析
的
准确性
r
、
random-forest
、
survival-analysis
我正在使用R
中
的
randomForestSRC包来创建生存森林。我有
训练
和测试数据集。通过使用
训练
数据集,生长树(随机森林),并使用测试集,进行预测。现在我想要得到预测生存输出
的
精度,我可以从预测output.But
中
获得
错误率参数,不知道这是不是模型
的
精度,或者我们必须计算它
的
精度。当我搜索相同
的
内容时,我可以看到正态随机森林
的
准确性
可以使用混淆矩阵来计算。但不确定如何计算生存输
浏览 8
提问于2016-11-14
得票数 2
1
回答
用于keras model.fit_generator
的
分割图像数据集
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
我有一个目录,dataset,它包含图像
的
子文件夹(标签/类). 我想将数据集分成model.fit_generotar()
的
训练
集和测试集。
浏览 2
提问于2018-02-11
得票数 0
1
回答
R- Zero
训练
误差
中
的
“堆叠”(集成)模型?
r
、
machine-learning
、
random-forest
、
xgboost
、
ensemble-learning
作为学习练习,我正在尝试手动编写代码(在R
中
),以便将不同
的
机器学习模型“堆叠”(集成)在一起(目标是二元响应分类)。我从R
中
获取了流行
的
“声纳”数据集:我首先获取一些
训练
数据,并将其提供给“随机森林”算法和"ada boost“算法。我从这两个算法
中
获取输出概率,然后将其提供给"xgboost“算法进行最终预测。由于某些原因,这导致模型
的
训练
误差为0。这不可能是对
的
。 有人能告诉我我做错了什么吗?我该如何解决这个
浏览 23
提问于2020-10-21
得票数 0
1
回答
用于
randomForest
分类
的
ROC曲线
r
、
random-forest
、
roc
我在R平台上使用
randomForest
包来完成分类任务。rf_object<-
randomForest
(data_matrix, label_factor, cutoff=c(k,1-k))现在,我想绘制ROC曲线,并
获得
ROC曲线下
的
面积,以查看性能有多好。R
中
的
大多数包(
如
ROCR,pR
浏览 3
提问于2012-09-11
得票数 7
回答已采纳
3
回答
在Google Cloud Platform
中
管理
scikit-learn
模型
scikit-learn
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml-engine
我们正在试图弄清楚如
何在
GCP
中
托管和运行许多现有的
scikit-learn
和R模型(按原样)。似乎ML引擎是Tensorflow
的
专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab,我如
何在
Google云平台上
训练
scikit-learn
模型并管理我
的
模型?我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同
的
方法?作为更新,我能够通过将其作为
训练
作业提交给ML引擎来
获得
训练</e
浏览 1
提问于2017-04-21
得票数 2
2
回答
如何用不同
的
数据集来
训练
和测试GridSearchCV?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
、
data-science
我希望找到一个
RandomForest
分类器
的
最佳参数(使用
scikit-learn
),方法是它可以很好地推广到其他数据集(可能不是iid)。我在考虑使用整个
训练
数据集进行网格搜索,同时评估其他数据集上
的
评分功能。在python/scikit--学习
中
,是否容易做到这一点?
浏览 3
提问于2016-11-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用并行方法
训练
带插入
的
随机森林
r
、
parallel-processing
、
random-forest
、
r-caret
我想利用我手头
的
20个CPU核心在R
中
训练
随机森林,我通常使用
randomForest
包
的
代码如下:rf 因此,我使用一个具有11个级别的因子Pred和一个具有74个数字特征和~84k观测值
的
数据train来
训练
一个有100棵树
的
森林。这样做
的
目的是通过在我
的
代码中使用插入符号
浏览 1
提问于2019-01-23
得票数 1
2
回答
在R
中
,预测()函数和模型$预测值之间
的
区别是什么?
r
、
random-forest
如果我将随机森林模型应用于R
中
的
训练
集,pred1 = predict(forest, newdata = dat)pred2 = forest$predicted 第二行和第三行是应用于相同数据集
的
相同模型,但为什么它们会给出不同
的
值?pred1用于与真实响应值比较并计算
训练
集
的
均方根误差,而pred2用于与真实响应值比较并计算测试集
的
均方根误差(出
浏览 1
提问于2018-11-17
得票数 0
1
回答
R中文本
的
多类分类
r
、
text
、
text-mining
、
random-forest
、
multiclass-classification
模型
的
准确度为75 %。有6个标签,但是在6个类别
中
,只有3个是分类
的
,其余
的
不是分类
的
。如果有人能告诉我出了什么问题,我会非常感激
的
。 停止和转换为更低
的
情况。 上述步骤导致一个
浏览 2
提问于2018-01-03
得票数 2
2
回答
Caffe:如何一次用经过
训练
的
模型检查多个数据集
的
准确性
?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
在Caffe框架
中
对LeNet模型进行2类10k图像
训练
后,得到了包含权重和偏倚
的
lenet_iter_4000.caffemodel模型。我想一次检查5k新测试图像
的
准确性
(这不是
训练
时测试图像
的
一部分),我为所有这些5k图像创建了lmdb文件。我知道如何使用以下方法测试这些图像。 .=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights=examples/mnist/lenet_
浏览 6
提问于2016-07-02
得票数 2
1
回答
库存数据
的
缩放
scikit-learn
、
scaling
、
stock
我正在尝试将机器学习应用于股票预测,并且遇到了关于未来看不见
的
(更高
的
)股票收盘价
的
缩放问题。
浏览 0
提问于2019-07-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如
何在
训练
模型时更加重视批内
的
一个类
pytorch
、
loss-function
、
backwards-compatibility
我有五个班要
训练
,我希望我
的
模型之一在
训练
时优先考虑第三班,这样第三班在预测时就能
获得
更高
的
准确性
,我如
何在
“火把”
中
编码呢?
浏览 4
提问于2022-07-22
得票数 0
2
回答
在
训练
普通神经网络时强调一个特征
python-3.x
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
neural-network
、
hyperparameters
我有大约360个奇怪
的
特征,我正在
训练
我
的
神经网络模型。我得到
的
准确率非常差。在360
中
有一个功能比其他功能更重要。我正在使用Python3.5和Keras和
Scikit-learn
。
浏览 2
提问于2019-12-04
得票数 0
2
回答
样本外数据是否100%
的
模型精度过拟合?
r
、
random-forest
、
prediction
、
overfitting
我刚刚在cognitiveclass.ai上完成了R课程
的
机器学习,并开始对随机森林进行实验。为了
训练
和测试我
的
模型,我已经洗牌并将完整
的
数据集分割成70%用于培训,30
浏览 0
提问于2018-02-08
得票数 12
回答已采纳
2
回答
Sci-kit学习中小样本集
的
机器学习实验设计
machine-learning
、
nlp
、
scikit-learn
我对如何
训练
一组非常有限
的
正集和一组大
的
负集
的
技巧很感兴趣。我想在sci学习中使用交叉验证。是知道在sci中有一些预建
的
库。您以前推荐或使用过<em
浏览 6
提问于2016-02-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
训练
CNN
的
同时不断地
训练
和验证
准确性
python
、
tensorflow
、
keras
在CNN上
训练
图像,在每一个时代之后,我都在见证不断
的
训练
和验证
准确性
。我没有使用任何正则化技术,
如
Dropout,Batch Norm等。除了恒定
的
训练
和测试精度外,你们都可以看到与模型相关
的
高偏差和高方差。如果你能建议一些步骤,帮助我避免
获得
这些常量值,并提高模型
的
准确性
,我会很高兴
的
。
浏览 0
提问于2021-11-25
得票数 1
2
回答
调整Tensorflow上MNIST数据
的
大小
python
、
tensorflow
、
mnist
、
downsampling
我一直在研究MNIST数据集,以了解如
何在
我
的
深度学习课程中使用Tensorflow和Python。多亏了网站上
的
tensorflow教程,我可以在内部/外部读取数据,还可以在softmax和cnn
中
训练
它。最后,我可以在softmax
中
获得
>%90,在cnn
中
获得
>%98,
准确性
。我
的
问题是,我想要将MNIST上
的
所有图像调整为14x14,并再次
训练
浏览 2
提问于2017-03-14
得票数 1
2
回答
如何替换包
randomForest
r
中
的
引导步骤?
r
、
function
、
edit
、
random-forest
、
statistics-bootstrap
首先是一些背景信息,这在stats.stackexchange上可能更有趣:我使用时间序列数据,其中解释变量是其他数据和因变量
的
滞后值。为了测试这个想法,我想将
randomForest
()函数
中
的<
浏览 6
提问于2015-08-17
得票数 5
回答已采纳
1
回答
在
scikit-learn
- csv文件中生成图像特征数据集
image
、
dataset
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
feature-extraction
如
何在
Scikit-learn
python
中
创建图像特征数据集,
如
iris_dataset?在库中有表示数据集
的
csv文件。仅包含数字
的
csv文件。这些数字是如何生成
的
?特征提取?不幸
的
是,我在这里只看到了一个java教程,...,在5点讨论如何生成
训练
矩阵(平均矩阵和协方差矩阵)?Scikit中有没有生成这些
训练
数组
的
函数?
浏览 1
提问于2012-12-11
得票数 0
回答已采纳
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