我正在导入一个预先训练好的模型，并使用它来对一些数据进行分类。每次我为相同的数据集运行模型时，预测值/最终精度一直在变化，这正常吗？
我还打印了最后一层的softmax值。概率一直在变化。
浏览 1提问于2017-07-28得票数 1
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我想训练不同的机器学习算法(支持向量机，随机森林，CNN等)。对于相同的数据集(例如，MNIST)，然后比较它们的准确性。目标是从哪种训练数据大小中找出哪种方法比其他方法更好。为了做到这一点，我不断地减少原始训练数据集( 60000个样本)，并在这些减少的训练数据集上训练模型。如果我使用原始的MNIST测试数据
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
我对ML和神经网络都很陌生，在第三章中我一直在读“”，其中提到了过度拟合的问题。
在每一个时代之后，作者以自己的测试集为例，构建了训练精度和测试精度(或成本变化)的图形。我目前正在编辑我的程序，使我的NN运行在一个测试集后每两个时代，然后我将构建一个图表的历元与测试的准确性。我想这太频繁了，但
浏览 0提问于2018-07-01得票数 0
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我使用事务数据构建了一个模型，试图预测未来事务的价值。主要算法是梯度增强机。测试集的总体精度很好，没有过度拟合的迹象。然而，训练集中的一个小变化会使模型和预测发生根本性的变化。但是，即使测试集稍有变化，总体精度也是稳定的。
时间段从2005年到今天，在数据集中添加一天之后，预测发生了巨大<em
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
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我是一个学生，目前试图创建一个分类模型，但我有困难理解一个奇怪的过度拟合问题。
一个大约有30000个条目，30个特征的数据集。数据按输入日期进行排序。我把我的数据分成80%的训练和20%的测试。使用随机森林进行训练，训练准确率为98%左右，测试准确率约为71%。当去除3个具体参数时，过拟合消失，训练精度达到73%，测试准确率达到68%。这意味着这三个参数导致了大
浏览 0提问于2019-07-25得票数 4
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从验证精度到测试精度的显著下降
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我对分类任务比较熟悉，虽然我一直在研究回归问题。给我一个大的训练数据集(>70k样本)和一个独立收集的测试集(~2k)。在测试集上，我始终取得了不错的验证精度，但精度却明显较低。我一直在执行这样的验证：
2)提供10%的训练数据<
浏览 0提问于2019-08-11得票数 3
我想将预测和回忆保存到训练期间每100次迭代一次，并且我需要计算训练和测试数据集的度量。test_metrics_summary, feed_dict=feed_dict)注意，为了在训练数据和测试数据上运行和获取相同变量的汇总，我定义了两个用于培训和测试的汇总操作，将它们放在不同<
浏览 5提问于2017-03-03得票数 2
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你好，我一直在基本数据集mnist上使用caffe，我想知道为什么在训练过程中会有一个准确性输出？top: "accuracy" phase: TEST}
从caffe Wiki上可以看出，当我运行caffe train时，我会明确说明要在特定阶段进行训练，对于caffe测试也是如此。但是，为什么当我运行caffe列车时，当精度层特别说明测试时，我仍然可以获得精度？
浏览 10提问于2017-06-29得票数 0
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用相同的数据集、相同的参数(历次、批次大小、学习率等)对同一模型进行两次训练。但这两种训练模型在同一数据集上表现出不同的训练和测试精度。(两种型号的代码相同)再一次训练模型测试精度= 67.18%
浏览 0提问于2020-12-30得票数 0
我目前正在处理一个非常小的数据集，大约有25个样本(200个特征)，我需要执行模型选择，并具有可靠的分类精度。我计划将数据集分成训练集(用于4倍的CV)和测试集(用于在未见过的数据上进行测试)。主要问题是从测试集获得的结果精度不够可靠。
那么，进行多次交叉验证和测试<
浏览 1提问于2015-07-20得票数 1
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当我多次评估如何输入数据时，我发现损失随执行而发生变化。我不明白背后的原则。
测试精度0.997测试精度0.993测试精度0.993测试<
浏览 0提问于2017-05-02得票数 0
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测试组比火车组大
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有两个类数据集，总共有1121个值，其中230来自同一类，891来自另一个类。训练集被从两个类中选择为230+230=460，测试集被选择为整个1121数据。1)精度值小于0,50，甚至有些低到0,18和0,20。这有意义吗？对于两个等级的结果，如果我掷硬币，就有更多的机会做出准确的预测。对于两类预测，是否有小于0.50的精度？(2)当从460列
浏览 0提问于2021-01-21得票数 1
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给出一个数据库，我在火车和测试中分割数据。我想使用决策树分类器(sklearn)来解决二进制分类问题。考虑到我已经为我的模型找到了最好的参数，如果我在每次运行时获得的测试集上运行模型(考虑相同的超参数)，结果就不同了。为什么要这样？考虑到我使用的是精度分数作为度量，我有0.5到0.8的变化。哪一个结果应该被我认为是正确的，因为我
浏览 0提问于2020-03-19得票数 1
我熟悉术语，高偏差和高方差，以及它们对模型的影响。但是最近我在一次访谈中被问到机器学习模型中术语方差的含义？我想知道方差在ML模型中的确切含义，以及它是如何在您的模型中被引入的？如果有人能用一个例子来解释这一点，我会非常感激的。
浏览 0提问于2018-08-23得票数 22
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我正在处理的数据集总共有81条记录。其中，我把训练分成54条记录，其余的分给测试用。我注意到了一些事情：如果我测试2-3值的准确性高达75%。
这是正常还是我做错了什么？
浏览 0提问于2016-09-22得票数 4
我有两个不同来源的训练数据集和测试数据集。我的意思是，它们来自两个不同的实验，但它们的结果是相同的生物图像。我想做二进制分类使用深CNN和我有以下的测试精度和训练精度的结果。蓝线显示列车精度，红线在近250个历次后显示测试精度。为什么测试<
浏览 0提问于2017-01-29得票数 3
我有两个多类数据集，有5个标签，一个用于培训，另一个用于交叉验证。这些数据集存储为.csv文件，因此它们在本实验中充当控件。
我有一个libsvm的C++包装器和libsvm的MATLAB函数。对于C++和MATLAB:使用带有径向基函数核的C型支持向量机，我迭代了两个C和Gamma值列表。对于每个参数组合，我对训练数据集进行训练，然后预测交叉验证数据集。将预测<
浏览 1提问于2013-09-18得票数 0
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我有一个Vega可视化的工作数据集，其字段值从0到数百万。在Y轴上，使用"format": "$,.2s"，标签始终遵循小数点2位的精度，并被限制到适用于应用数据集的最高单位。图例标签的</e
浏览 5提问于2019-11-26得票数 1
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我有‘练习’数据集，我可以分成训练，验证和测试集，我将玩数据，以建立一个机器学习模型。但在实际情况下，我将得到一个非常小的数据集，我将分为培训和验证集。没有足够的观察来建立一个单独的测试集。那么，如何根据实际数据来估计模型的“公平”性能呢？我唯一的想法是找出验证集上的性能与实
浏览 0提问于2018-01-31得票数 1
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