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(741)
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沙龙
1
回答
广义
预测
中
AutoML
模型
NL
的
内
误差
拟合
、
、
、
我在学习GCP单标签文本分类
中
NL
中
的
AutoML
时遇到了一个内部错误,当我重新启动它时,我又遇到了这个错误。我有很多标签,但每个标签都有10个以上
的
样本。问题出在哪里?我该如何描述它呢? ? 我在加载数据
的
过程
中
也遇到了一个问题,但
模型
拟合
得很好,我对它没有任何问题。但也许它并不好,可能与我
的
问题有关 ?
浏览 23
提问于2021-02-06
得票数 0
1
回答
AutoML
语言实体提取score_threshold不接受为参数
、
、
环境细节 options = ClientOptions(api_endpoint='
automl
.googleapis.com') prediction_client = <
浏览 5
提问于2021-03-16
得票数 0
2
回答
Auto-sklearn:如何加载pickle文件并运行predict()
、
我已经使用auto-sklearn
拟合
了一个分类
模型
,并设法将其保存到一个使用pickle
的
文件
中
。x =
automl
.show_models()pickle.dump(results, open('file.pickle','wb')) 我还设法重新加载了
模型
automl
= pickle.load(open('file.pickle'
浏览 3
提问于2020-05-10
得票数 3
1
回答
R
的
ets函数
的
优化准则
、
、
当使用R
的
forecast包
中
的
ets函数时,当opt.crit="amse"时,优化
的
目标函数是什么?(我正在
拟合
一个线性加法
模型
。)提到了“在第一个nmse
预测
范围
内
的
平均均方
误差
”,那么这是不是其中MSE_i是与i-step
预测
相关
的
均方
误差
?
浏览 5
提问于2016-12-01
得票数 0
1
回答
Auto.Arima错误地
预测
了第一点
、
、
、
我正在尝试完成一些储层数据
的
时间序列分析,并使用带有傅立叶分量
的
auto.arima来说明季节性,如此处所述https://otexts.com/fpp2/dhr.html#dhr我使用
的
代码如下所示,我使用
的
数据集可以在https://www.dropbox.com/sh/563nu3daeid0agb/AAB6NSddVUKgBCCbQtuqXPsZa?dl=0
中
找到 Reservoir = read.csv(&
浏览 34
提问于2020-08-17
得票数 0
1
回答
训练失误--有什么意义?
、
、
在回归
的
目标
中
,训练错误
的
总体要点是什么(即,作出
预测
)?对此,有些人会说,“不,你不能。低训练
误差
可能只是意味着你
的
模型
符合你正在训练
模型
的
任何数据,A.K.A超
拟合
。” 如果训练
误差
不是一个很好
的
性能
预测
指标,那么计算它有什么意义呢
浏览 3
提问于2016-08-08
得票数 5
1
回答
带AR
误差
的
线性回归
模型
、
、
有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python
中
估计具有自回归
误差
的
线性回归
模型
的
系数
的
功能,例如下面的SAS实现?
浏览 2
提问于2016-04-12
得票数 2
1
回答
精度函数
、
这两种精确度之间
的
区别是什么:fcast<-forecast(fit,6)accuracy(fcast,actual values) #### Second Accuracy 当我没有像第一种情况那样在精度函数中指定实际值时,精度函数是如何工作
的
。其次,计算精度
的
正确方法是什么?
浏览 0
提问于2017-03-27
得票数 1
回答已采纳
5
回答
线性回归
的
偏差和方差计算
、
、
如果我们有4个参数X_train,y_train,X_test和y_test,我们如何计算像线性回归这样
的
机器学习算法
的
偏差和方差? 我已经搜索了很多,但我没有找到一个代码来解决这个问题。
浏览 1
提问于2019-03-21
得票数 0
1
回答
保留h2o.
automl
的
交叉验证
预测
和折叠分配
、
、
我看不到设置参数
的
选项和用于h2o R包
中
的
h2o.
automl
是否有其他方法可以访问h2o.
automl
()调用中使用
的
交叉验证数据集? 之所以需要这样做,是因为
模型
中使用
的
响应变量是对数转换
的
,并且计算
的
交叉验证
误差
可能具有误导性。如果我们可以访问交
浏览 4
提问于2018-01-18
得票数 4
回答已采纳
1
回答
多元正态分布
拟合
数据集
、
、
、
、
我读了几篇关于RNN网络
的
论文。在某种程度上,我理解了以下
的
解释: 是在sN上训练
的
预测
模型
,用于计算验证序列和测试序列
中
每个点
的
误差
向量。对
误差
向量进行建模,
拟合
多元高斯分布N=N(μ,Σ)。观测
误差
向量e(t)
的
似然p(t)由N at e(t) (类似于基于卡尔曼滤波
的
动态
预测
模型
5用于新颖性检测
的
归一化新
浏览 8
提问于2021-04-26
得票数 2
1
回答
对于一个有效
的
预测
模型
,我应该在未来成功地
预测
多少个值?
、
、
如果我有1000个值
的
时间序列,并且我想要建立一个
预测
模型
,我应该在未来多大程度上成功地
预测
使我
的
预测
模型
有效,这有什么条件或规则吗?
浏览 0
提问于2015-05-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
lmFit和rlm有什么区别?
我想在我
的
微阵列数据上使用健壮
的
limma,R
的
用户指南说rlm是正确
的
函数,可以根据以下内容使用: lmFit(ExpressionMatrix, design, method = "robust", na.omit=T) 我可以看到我选择
的
方法是健壮
的
。
浏览 2
提问于2013-04-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我如何
拟合
和
预测
我
的
数据,以及如何将95%
的
置信区间添加到此数据?
、
、
我正在为如何
拟合
我
的
数据而苦苦挣扎。 formula = y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), color = "blue") 我还在想,在
拟合
之后,我如何
预测
这个数据并为其添加95%
的
置信区间。
浏览 3
提问于2021-02-01
得票数 1
1
回答
curve_fit -关于var/covar矩阵
的
问题
、
、
、
、
我正在使用curve_fit将一条曲线
拟合
到2D空间中
的
一些数据点(x,y)。正如我们所知,curve_fit有这个p0参数。curve_fit返回
的
第二个值是pcov,当我取pcov
的
对角线并开平方根时,我得到了一个值
的
向量v。我注意到,当我改变p0时,我得到不同
的
曲线,它们具有不同
的
S值。但是,有时我认为这些曲线在视觉上没有太大区别,但它们
的
S值有很大不同。 我不能完全理解这个pcov矩阵,因此我感到困惑。它是什么
的
方差-协方差矩
浏览 3
提问于2021-01-14
得票数 0
1
回答
GCP顶点AI
中
的
批量
预测
、
在
AutoML
模型
的
GCP Vertex AI
中
尝试批量
预测
时,批量
预测
结果跨越多个文件(从用户角度来看,这并不方便)。如果它是单个批次
预测
结果文件,即在单个文件
中
涵盖所有记录,则会使过程变得更加简单。 例如,我
的
输入数据集文件中有5585条记录。批量
预测
结果由21个文件组成,每个文件具有200-300范围
内
的
记录,因此总共覆盖5585条记录。
浏览 23
提问于2021-10-23
得票数 1
回答已采纳
2
回答
交叉验证
中
的
两类
预测
、
、
当我使用交叉验证技术与我
的
数据,它给我两种类型
的
预测
。CVpredict和
预测
。这两个有什么区别?我猜是交叉验证
预测
,但另一个是什么?以下是我
的
一些代码:这就是结果: fold 1
浏览 6
提问于2017-05-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
SARIMAX
预测
中使用动态=真和动态=假
的
方法
、
、
、
、
我提到过以前在堆栈溢出
中
的
查询,但仍然无法得出结论。Q1),最初我有509行,即509个时间段
的
月价
浏览 0
提问于2021-06-23
得票数 1
1
回答
流
中
XGBoost与
AutoML
我已经
拟合
了各种H2O
模型
,包括XGBoost,在R
中
,也在流
中
,
预测
计数数据(非负整数)。H2O Built on 2018-09-21 16:54:12Flow version 0.7.
浏览 1
提问于2018-11-06
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何处理H2O算法
中
的
倾斜响应
、
、
在我
的
问题中,dataset响应变量非常偏左。我试着将
模型
与h2o.randomForest()和h2o.gbm()相匹配,如下所示。但是有了这些
模型
,我发现尾部观测有很高
的
误差
。我尝试过使用weights_column对尾部观测数据进行过采样,并对其他观测数据进行过采样,但这并没有帮助。,我尝试了h2o包
的
h2o函数。然而,我认为这是非常过份
的
。我不知道在h2o.
automl
()中有任何参数来控制过
拟合
。 有人知道如何避免过度使用h
浏览 1
提问于2018-01-18
得票数 5
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