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回答
如何
查看
用于
训练
模型
的
观察
值
的
数量
?
r
假设我在R中有一个线性
模型
,使用
模型
对象,我
如何
才能看到
用于
训练
该
模型
的
观察
值
的
数量
?library(ISLR)lm.fit
如何
查看
用于
训练
模型<
浏览 17
提问于2020-05-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
交叉验证过程
matlab
、
neural-network
我有源语音信号(分为测试、
训练
和验证)和目标语音信号(分为测试、
训练
和验证数据)。现在我正在设计一个具有三重交叉验证
的
径向基神经网络来寻找变形
的
语音小波系数。我需要用源和目标
训练
数据初始化网络,并使用
训练
和验证样本执行3折交叉验证。 我认为根据交叉验证,我需要将我
的
数据集划分为3个部分,然后使用其中
的
2个
用于
训练
,另一个
用于
测试。(对所有折叠重复此过程)。现在
的
问题是,我想知道我是
浏览 0
提问于2012-02-23
得票数 2
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1
回答
在R中随机森林
模型
的
情况下,predict()函数和
模型
$predicted之间
的
区别是什么?
r
、
machine-learning
、
random-forest
、
predict
我得到了一个具有混淆矩阵和准确性等
的
模型
。现在,我
的
数据以
训练
和验证集
的
形式存在。我从这里得到了数据:- 我把它分成70%-30%
的
比例(分别是
训练
-验证)。然后我在上面运行了一个
模型
。
模型
的
结果给了我一个答案,大约有30个
观察
值
被错误地分类为运行随机森林
的
变量
的
一个特定
值
。(就在我们上面的那一行),我们看到
值
浏览 2
提问于2019-02-12
得票数 0
1
回答
trainControl中
的
p参数
r
、
machine-learning
、
r-caret
在插入符号中,trainControl
的
p参数引用"For leave-group out交叉验证:
训练
百分比“。谁能解释一下在定义10折交叉验证以传递到插入符包
的
训练
函数时,以下各项
的
区别-(b)。control <- trainControl(方法= "cv",
数量
= 10) 例如,假设我们有一个包含10,000个
浏览 0
提问于2020-12-25
得票数 2
2
回答
R随机森林不一致预测
r
、
machine-learning
、
random-forest
我最近使用R中
的
ranger包构建了一个随机森林
模型
。然而,我注意到在
训练
期间存储在ranger对象中
的
预测(可通过
模型
$ predictions访问)与我使用创建
的
模型
在同一数据集上运行预测命令时获得
的
预测不匹配。= 0.905这个问题也出现在randomForest包中,我在其中
观察
到了一个类似的问题我
浏览 3
提问于2018-08-16
得票数 1
1
回答
R knn大数据集
r
、
knn
数据集大约有8列
的
100k行,但我
的
机器在处理10k行
的
样本时似乎遇到了困难。对于在大于50行
的
数据集(即iris)上做knn,有什么建议吗?要澄清
的
是,有几个问题。1) class和knnflex包中
的
示例有点不清楚,我很好奇是否有一些类似于randomForest包
的
实现,您可以给它提供您想要预测
的
变量和您想要用来
训练
模型
的
数据: RF <- randomForest然后转过身,
浏览 2
提问于2011-11-22
得票数 5
回答已采纳
1
回答
回归-样本外预测
r
、
time-series
、
prediction
、
forecasting
、
predict
我试图弄清楚
如何
处理我
的
预测问题,我不确定我在这个领域
的
理解是否正确,所以如果有人能帮助我,那就太好了。首先,我
的
目标是用回归预测时间序列。这意味着对于
训练
集,我有前8天
的
时间,而对于验证和测试集,我有每3天
的
时间。之后,我可以在SparkR中
训练
模型
(设置并不重要)。impurity="variance", featureSubsetStrategy="all") 因此,在此之后,我可以使用验
浏览 4
提问于2017-05-20
得票数 2
1
回答
Keras LSTM多输入多输出
python
、
tensorflow
、
keras
我正在尝试
训练
一个RNN来预测未来
的
股票价格。y_train是一个3D数组,包括(
观察
数量
,未来
观察
数量
,价格)。因此,如果我有500根蜡烛
的</em
浏览 0
提问于2018-04-05
得票数 8
回答已采纳
1
回答
训练
数据集调整后
的
R2不是恒定
的
r
、
regression
、
training-data
我将整个数据集分成两部分:一部分
用于
训练
,另一部分
用于
测试。
训练
数据集包含70个
观察
值
,测试数据集包含14个
观察
值
。我
的
模型
有1个数字因变量和5个数字自变量。我使用我
的
训练
数据集运行多重回归,每次运行回归代码时,
训练
数据集中调整后
的
R2
的
值
不是恒定
的
,而是不断变化
的
。它<e
浏览 2
提问于2014-10-10
得票数 0
1
回答
keras CNN
的
Loss & val_loss
keras
、
conv-neural-network
、
loss-function
我有一个包含160个类别的160k图像
的
数据集,我正在尝试使用CNN对它们进行分类。在120k图像上进行20个时期
的
训练
,开始时损失约4.9,val_loss约为4.6,经过20个时期后,损失分别提高到3.3和3.2。我真的试图阅读Keras
的
文档,并理解这意味着什么,但我不能,所以我问是否有人可以在我
的
模型
的
上下文中向我解释这对我
的
模型
意味着什么。我
的
意思是损失分数代表了什么?它对这个
模型
说了什么
浏览 6
提问于2018-02-10
得票数 0
1
回答
在我
的
CNN
模型
中,acc和成本并不稳定
python
、
tensorflow
、
conv-neural-network
我有自己
的
6600个数字
训练
图像集(0~9),18200个英文低字母
训练
图像集(a~z),18200个英文大写字母
训练
图像集(A~Z)。我认为这个CNN
模型
训练
得很好。 我用我自己
的
英文小写字母(a~z)
训练</
浏览 0
提问于2017-11-22
得票数 0
2
回答
如何
处理列车及试验数据中因变量范围
的
差异
machine-learning
、
python
、
regression
、
xgboost
我正在
训练
一个XGBoost
模型
,
用于
预测应用程序
的
数量
,
训练
数据中
的
最小应用数为40,最大应用数为2000,而在测试集中,培训数据中应用程序
的
最小数为400,应用程序
的
最大
数量
为800。因此,
模型
在预测
值
时变得混乱。对于
如何
解决这个问题,有什么建议吗?
浏览 0
提问于2021-03-22
得票数 1
1
回答
如何
为机器学习
的
训练
集找到正确
的
编号
machine-learning
、
classification
、
k-nn
我想开发一个机器学习算法,使用knn
模型
来对我
的
数据记录进行分类。我
的
问题是:是否有一个通用
的
方法来确定我
的
训练
数据集应该有多大?
浏览 0
提问于2021-09-07
得票数 1
2
回答
Tensorflow从输入数据进行连续
训练
python
、
tensorflow
、
time-series
、
training-data
我是tensorflow
的
新手,我有一个普遍
的
问题:我有一定
数量
的
训练
数据,想要做一个时间序列预测。我
的
训练
数据
的
间隔是一分钟,我想根据REST API提供
的
新输入数据对接下来
的
几分钟进行预测,我不明白
的
是:假设我用昨天之前
的
所有数据
训练
模型
,这意味着我可以预测今天
的
第一个
值
。但是,昨天建立
的
浏览 0
提问于2020-09-21
得票数 1
1
回答
交叉验证澄清
machine-learning
、
cross-validation
我在理解
如何
实现交叉验证方面遇到了一些困难。在我
的
例子中,我试图将它应用到LVQ系统中。这就是我目前所理解
的
..。 可以为LVQ调整
的
参数之一是为每个类建模
的
原型
数量
。为了找到最佳
的
原型
数量
,必须对
训练
数据进行
模型
训练
,然后对未见数据进行测试并计算其性能。但是,根据
用于
培训和验证
的
数据点,性能结果将有所不同。因此,交叉验证可以用来获得性能
的
平均值
浏览 1
提问于2015-12-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
从图像中检测和提取符号
android
、
image
它是一个可以在尺寸和比例上改变
的
符号,但始终具有相同
的
结构:一个十字和一个或多个同心圆。在检测到该符号之后,必须将其保存为矢量图像。 我见过很多
用于
文本检测
的
OCR,但对符号却一无所知。
浏览 35
提问于2021-01-22
得票数 0
1
回答
在支持向量机
训练
中惩罚误报
libsvm
、
encog
我正在尝试在Encog内部使用SVM
训练
一个二进制正/负分类器。在这个特定
的
例子中,数据集是高度不平衡
的
,负面例子超过正面例子
的
数量
大约是30:1。在
模型
的
训练
中,我故意对负面案例进行欠采样,以大致平衡给予
模型
的
正面/负面案例,这种方法在我处理其他问题时效果很好。然而,在这种情况下,最终
模型
最终具有不可接受
的
高误报率,当在不平衡
的
测试集上测试时
浏览 4
提问于2015-01-14
得票数 1
1
回答
如何
使用Python中
的
sklearn对
模型
进行一次预测?
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
我在一个公司
的
数据集上
训练
了一个机器学习
模型
。我想
训练
一个机器学习
模型
,尝试使用name和year_founded属性来预测一个name
值
--根据公司
的
规模,它属于八个类别之一。Process finished with exit code 0ValueError: X has 2 featur
浏览 1
提问于2019-12-19
得票数 1
1
回答
如何
用F1代替精度来
训练
非二进制分类部件?
r
、
machine-learning
、
settings
、
r-caret
我
的
数据集是倾斜
的
,所以我想使用F1而不是准确性来进行培训和测试。我该怎么设置这个?对于MWE,我们可以预测钻石数据集中
的
切割:library(caret)testing <- diamonds[-inTrain,]
如何
浏览 3
提问于2016-01-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在Keras/Tensoflow
的
训练
中报告
的
“准确性”
的
含义?
tensorflow
、
keras
训练
分类器。在
训练
期间,“准确性”是显示和更新每一小批。当我们运行一个测试批次时,“准确性”
的
含义是明确
的
,但是在培训期间,它是
如何
计算“准确性”
的
?
浏览 2
提问于2020-04-18
得票数 1
回答已采纳
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