尝试使用GridSearchCV拟合神经网络分类器时出现值错误

GridSearchCV是一个用于自动调参的工具，它可以帮助我们找到最佳的超参数组合来优化模型的性能。在使用GridSearchCV拟合神经网络分类器时，出现值错误可能有多种原因。

首先，值错误可能是由于输入数据的格式不正确导致的。神经网络分类器通常需要将输入数据转换为特定的格式，例如将输入数据转换为张量形式。如果输入数据的格式不正确，就会出现值错误。解决这个问题的方法是确保输入数据的格式正确，并根据具体的神经网络分类器的要求进行相应的数据预处理。

其次，值错误可能是由于超参数的取值范围不合适导致的。GridSearchCV会遍历给定的超参数组合，并尝试使用每个组合来拟合模型。如果某个超参数的取值范围不合适，就有可能导致值错误。解决这个问题的方法是仔细选择超参数的取值范围，确保超参数的取值范围合理且符合模型的要求。

另外，值错误还可能是由于模型本身的结构或参数设置不合适导致的。神经网络分类器的结构和参数设置对模型的性能有重要影响。如果模型的结构或参数设置不合适，就有可能导致值错误。解决这个问题的方法是仔细设计神经网络的结构，并根据具体的问题调整模型的参数设置。

最后，如果在使用GridSearchCV拟合神经网络分类器时仍然出现值错误，可以尝试减小数据集的规模，以便更快地定位问题所在。同时，可以查看模型训练过程中的详细日志信息，以便更好地理解错误的原因。

总之，当使用GridSearchCV拟合神经网络分类器时出现值错误，我们需要仔细检查输入数据的格式、超参数的取值范围、模型的结构和参数设置等方面，以找到并解决问题。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行神经网络分类器的训练和调参。

尝试使用GridSearchCV拟合神经网络分类器时出现值错误

pandas、numpy、neural-network、classification、grid-search

我正在尝试结合使用GridSearchCV和MLPClassifier，以便使用最佳参数拟合一些训练数据： 'learning_rate': ["constant",activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]ord_pred = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (100,1

浏览 1提问于2017-08-16得票数 1

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基于GridsearchCV的特征选择

machine-learning、scikit-learn、grid-search

我试图使用GridSearchCV来优化一条管道，该管道在开始时进行特征选择，最后使用KNN进行分类。我使用我的数据集对模型进行了拟合，但是当我看到GridSearchCV找到的最佳参数时，它只给出了SelectKBest的最佳参数。我不知道为什么它没有显示出KNN的最佳参数。sel = SelectKBest(f_classif) param={&#

浏览 10提问于2022-07-27得票数 1

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“‘Series”对象没有属性“getformat”

python、scikit-learn、knn、scikit-multilearn

我试图在我的pandas数据帧上运行MLKnn分类器，当我尝试拟合分类器时，我得到了这个错误消息：代码如下：from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters = {'k&#x

浏览 16提问于2021-03-03得票数 2

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如何做GridSearchCV的F1-分数在分类问题上与科学学习？

python、machine-learning、neural-network、multilabel-classification、hyperparameters

我正在研究一个多分类的问题，在scikit中使用神经网络学习，并且我试图弄清楚如何优化我的超参数(层数、感知器和其他东西的数量)。我发现GridSearchCV是做这件事的方法，但是我使用的代码返回的是平均精度，而我实际上想测试F1分数。有没有人知道我如何编辑这段代码，使它为F1评分工作？一开始，当我不得不评估精度/准确性时，我认为只要拿出混淆矩阵并得出一个结论就够了，同时不断地尝试和错误地改变神经网络中的

浏览 2提问于2019-05-10得票数 7

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Python scikits SVM网格搜索和分类

python、machine-learning、scikits、scikit-learn

我有一个数组X，其中包含使用"preprocessing.scale(X)“缩放的样本和特征。第一步是找到合适的支持向量机参数，我使用了嵌套交叉验证的网格搜索(参见)。我在“网格搜索”中使用了我所有的样本(X)。在网格搜索期间，数据被分成训练和测试(使用StratifiedKFold)。当我得到SVM参数时，我执行分类，将我的数据分为训练和测试。在网格搜索中使用我将在真正的分类过程中使用的相同数据可以吗？

浏览 3提问于2012-03-11得票数 0

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SciKit LogisticRegression未能准确预测

python、machine-learning、scikit-learn

我有一组生成的数据来描述CSV中的web连接，如下所示： conn_duration,conn_destination,response_size,response_code,is_malicious1024,200,627,1032,307,0 2940,130,456,3101,201,1 完整的CSV here 该类根据持续时间、destination_id和响应码指示哪些是感兴趣的。我认为LogisticRegression很适合这里，但我得到的结果并不是很好。在生成的数据集上，我有750行，其中0类，150行，1类。这就是我操作和

浏览 45提问于2019-03-02得票数 0

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我应该使用LassoCV还是GridSearchCV来为套索找到一个最优的alpha？

python、scikit-learn、lasso-regression

据我所知，当使用套索回归时，你可以使用sklearn中的GridSearchCV或LassoCV来找到最优的alpha，正则化参数。哪一个比另一个更受欢迎？

浏览 123提问于2021-04-07得票数 0

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我使用GridSearchCV为sklearn.svm中的SVC()分类器查找参数C。我没有得到理想的结果

svm、gridsearchcv

我用abc.best_estimator_ (我的GridSearchCV模型)来找出最好的结果。如您所见，网格具有C=1和C=100的值以及其他值。对于交叉检查，我尝试使用不同的c值，在这里，我得到了一个更好的C=100分数。我在寻找伽玛的同时也得到了类似的结果，但后来我把伽马注释掉了，以便只关注C。知道为什么会这样吗？我做错什么了吗？

浏览 0提问于2020-07-30得票数 0

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神经网络

python、neural-network、backpropagation

我正在尝试编写一个简单的神经网络，它可以为y=x函数计算权重。这是我的代码：正如您所看到的，错误级别从未真正下降太多。我试着改变学习的动力和速度，但没有多大帮助。

浏览 0提问于2010-09-05得票数 2

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随机森林，用于训练集和测试集的auc

python、machine-learning、scikit-learn、random-forest

我正在尝试调整我的随机森林分类器。当我使用GridSearchCV时，最好的参数是min_samples_split = 2，min_samples_leaf = 4，max_depth = None，我认为这绝对是一个过度拟合。

浏览 9提问于2020-07-11得票数 0

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验证精度在2个时期后始终保持不变

tensorflow、keras、deep-learning、conv-neural-network、multiclass-classification

这些图像包含3个我需要分类的不同对象，它们是从90°视角的相同距离拍摄的，躺在桌子上。我希望由于这个简单的任务，这些图片就足够了，但也许我需要更多。

浏览 5提问于2021-05-14得票数 0

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GridSearchCV错误“数组中的索引太多”

scikit-learn、random-forest、grid-search

我使用监督学习算法随机森林分类器来训练数据。', 'sqrt', 'log2'], 'min_samples_split': [5,10]在GridSearhCV方法中传入分类器clf_rfc = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=param_grid) 使用将要素与

浏览 0提问于2017-03-21得票数 4

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在神经网络中，是否有可能随着训练次数的增加而增加错误分类率？

machine-learning、neural-network

我正在使用神经网络进行分类在使用不同的训练时节/集时，我注意到训练后的错误分类率有时会增加，尽管训练的次数也会增加。我预计错误分类率会随着训练次数的增加而降低，但在某些情况下并没有发生，例如，错误从1000次减少到3000次，然后在4000集之后增加。所以我只想知道这是否正常，这是否是网络过度拟合数据的迹象？

浏览 3提问于2017-12-02得票数 0

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在使用流水线对线性svc进行预处理、训练和测试时，如何获得最重要的特征系数？

python、machine-learning、scikit-learn、classification、svm

我使用的是一个LinearSVC，我使用列转换器对数字和分类数据进行预处理，然后使用管道。我使用GridSearchCV来获得模型的最佳参数，然后将其放入管道中，如您所见。我拟合，测试并得到了分数，但我想知道最重要的特征系数。pipefinal=Pipe

浏览 2提问于2020-07-31得票数 0

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如何评估/提高具有不平衡数据集的神经网络预测的准确性？

python、machine-learning、scikit-learn、neural-network、classification

我使用gridsearchcv来确定my分类器中的哪些超参数可以使我的神经网络的准确性更高。我发现层和节点的数量会造成差异，但我正在尝试找出哪些其他配置可以在准确性方面有所不同(实际上是F1分数)。但是根据我的经验，像“激活”，"learning_rate"，“求解器”这样的参数看起来并没有真正改变任何事情。我需要做一个研究，看看其他哪些超参数可以通过神经网络来影响预测的准确性。有没有人对哪些参数与层/节点的数量不同有一些

浏览 28提问于2019-05-12得票数 0

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朴素贝叶斯多项式模型

python、machine-learning、scikit-learn、classification、naivebayes

对于电影评论数据集，我正在创建一个朴素的bayes多项式模型。现在，在培训数据集中，每种类型都有评论。因此，与其为电影评论数据集创建一个通用模型--忽略了类型特征，我还应该如何训练一个模型，同时考虑到电影评论数据集的体裁特征--还包括与评论中出现的单词相关的tf。我是否需要为每一种类型创建一个模型，还是可以将其合并到一个模型中？genre, review, classificationAction

浏览 0提问于2018-09-17得票数 1

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模型拟合

keras、deep-learning

这个模型现在已经训练了15小时，它的工作似乎相当不错。我用辍学来规范我的模型，据我所知，droput只在训练中使用，这可能是原因。现在我在想我是否训练过一个有效的模型？看起来这款车不太合身？

浏览 2提问于2020-01-25得票数 0

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究竟是什么问题导致了一个模型永远无法完全适应的结果呢？

machine-learning

我试着将我的模型拟合在一小批128个样本上进行二进制分类。这个模型应该足够强大，因为它有数十万个参数。它应该能够超过100%的准确性。然而，它只对96%的fts最好。因此，我尝试了以下方法，但都失败了：使用不同的优化器，包括Adam、SGD、Adagrad，甚至每1000个周期重置一次优化器，不起作用。每一个时代，只对那些被错误分类的样本进行训练，而不起作用。问题应该是这个网络，因为另一

浏览 0提问于2021-03-18得票数 1

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滑雪板-模型总是过火。

python、machine-learning、scikit-learn、signal-processing、svm

分类器被设置为带有rbf核的SVC，C= 1，gamma =1(我尝试了许多不同的值) 我的问题：我尝试使用维数约简(PCA)，因为我有太多的特征样本数量，但准确性分数和学习

浏览 2提问于2015-08-12得票数 6

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正常化/过度适应问题

neural-network、overfitting、normalization

我有一个608输入的数据集，我试图输出一个1或0的结果。我的验证数据有69.12%的0's。当运行时，我的模型总是返回69.12%的准确性，大概是因为考虑到验证集的不平衡，它是“足够好”的。我增加了一个输入规范化层，但没有任何效果。有人告诉我，规范化验证数据不是一个好主意。我觉得我错过了一些最基本的东西。建议？

浏览 0提问于2023-01-18得票数 0

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