嗨,我最近上了课程,做了一些关于Adaboost的调查。
我查看了一些使用Adaboost来提高神经网络性能的代码。
据我所知,使用多个类,Adaboost可以通过以下方法完成:
(1)对每个数据将训练数据加权为1。
(2)在训练结束后,我们通过在下列情况下增加权重来重新加权数据
分类器做错了,否则,如果分类器预测正确,就会减少权重。
(3)最后,我们采用所有分类器的组合,我们取最大值(概率)。
我可以用Keras和sklearn编写一些代码:
model = Model( img_input , o )
model.fit_generator(#some parameters)
from s
我在比较不同的合奏模型,包括:
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from xgboost import XGBRegressor
对于XGBRegress
我想在TPU上运行我的Keras代码来分类文本。当我的模型想要计算Val_acc时,会显示这个错误:
batch_size must be divisible by strategy.num_towers (17 vs 8)
这是我的密码:
from __future__ import unicode_literals
import pandas as pd
import openpyxl
from hazm import *
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import s
我正在运行以下代码。我想计算我的人工神经网络对测试数据的准确性。我使用的是windows平台,python 3.5
import numpy
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection impor
我想选择重要的功能与adaboost。我发现“yellowbrick.model_selection”对于这项工作来说是非常好和快速的。我用了这个密码。但也有问题。"ValueError:无法将输入数组从形状(260200)广播到形状(1)
我的特征向量对每幅图像有1*260200。我无法理解adaboost是如何建立模型的,所以我无法调试代码。你能帮帮我吗?(非常感谢:)
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from yellowbrick.model_selection import FeatureImport
我已经将keras-tf-model封装到一个Sklearn Pipeline中,它还会进行一些预处理和后处理。我想序列化这个模型,并通过MLflow捕获它的依赖项。 我已经尝试过mlflow.keras.save_model(),这似乎并不合适。(它不是一个“纯”keras模型,并且没有save()属性) 我还尝试了mlflow.sklearn.save_model()和mlflow.pyfunc.save_model(),这两个命令都会导致相同的错误: NotImplementedError: numpy() is only available when eager execution
import numpy as np
import os
import time
from vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten
from keras.layers import merge, Input
from keras.models import Model
from keras.u
我正在做情感分析,并使用keras来预测电影评论的正面/负面。我想知道的是原始数据,那些被我的模型错误预测的数据。我只能从我的模型中获得准确性和损失,但我想获得模型预测错误的文本子集。该怎么做呢?
import pandas as pd
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.layers import Dense
import keras
import numpy as np
import gc
from sklearn.model_selection import train_test_split
dataset
我想知道如何从使用Keras API构建的模型中获取tf.gradients。
import Tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
# Create the model
inputs = keras.Input(shape=(2,))
x = keras.layers.Dense(12, activation='relu')(inputs)
x = keras.layers.Dense(8, activati
我想检查我的模型的准确性与科夫德。我希望在每次迭代之间重置模型权重,因此我不再继续计算以前的迭代权重。下面的代码足够了吗?或者该模型是否存在于keras后端的循环之外?
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.utils import shuffle
import tensorflow as tf
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10,
我正在研究数据,在这些数据中,我尝试了不同的分类算法,并看看哪种算法作为基线模型的性能最好。这方面的代码如下:
# Trying out different classifiers and selecting the best
## Creat list of classifiers we're going to loop through
classifiers = [
KNeighborsClassifier(),
SVC(),
DecisionTreeClassifier(),
RandomForestClassifier(),
AdaBo
我在看。我用这段代码构建并训练了一个回归模型,它来自于和。我正在使用所有的培训数据(没有培训/测试分割):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.pipeline import