我使用这段代码测试CatBoostClassifier。
import numpy as np
from catboost import CatBoostClassifier, Pool
# initialize data
train_data = np.random.randint(0, 100, size=(100, 10))
train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(100))
test_data = Pool(train_data, train_labels) #What is Pool?When to use Pool?
# test
在训练我的模型后,测试准确率始终为50%。下面的代码中有什么错误? 0~4000个正常信号数据,4001~6000个异常信号数据进行二进制分类。数据维度为(6000,8000) data = np.load('data.npy')
label = []
for i in range(len(data)): ## labeling
if i < 4000:
label.append(1)
else:
label.append(0)
label = np.array(label)
## each 100 data was
我在研究Keras的文本分类问题。但是我试着测试我创建的模型,但是我不能使用TfidfVectorizer来测试这个类。
with open('model_architecture.json', 'r') as f:
model = model_from_json(f.read())
model.load_weights('model_weights.h5')
在安装模型之后,我准备了一个测试列表以供使用。
test_data=["sentence1","sentence2","sentence3"
我在做一个信用欺诈数据集。我使用的是线性学习者二进制分类算法。将数据分为训练集和测试组,得到测试集的结果。当我试图在训练集上评估模型的性能特性时,我会得到以下错误
An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received client error
(400) from model with message "unable to evaluate payload provided".
我提到了下面的代码
train_data = 's3://{}/{}/{}
我有大约80万的产品描述与分类。大约有280个类别。我想用给定的数据集来训练一个模型,以便将来我可以预测给定产品描述的类别。由于数据集很大,所以我无法对其抛出MemoryError的数据进行TF。
我发现当处理大数据时,Hashingvector是可取的。但是当应用Hashingvector时,我发现它产生了1048576个特征的数据。训练和SGD模型花费了1小时左右,准确率达78%。
代码:
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn.model_
我对python很陌生,我一直在试图弄清楚gridsearchCV和cross_val_score是如何工作的。
找到赔率结果--建立一种验证实验--但我仍然不明白我做错了什么。
为了简化我正在使用的gridsearchCV,这是最简单的方法,并尝试验证和理解正在发生的事情:
下面是:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, RobustScaler, QuantileTransformer
from sklearn.feature_selection im
我在python中创建了一个简单的Keras深度学习模型。训练中变量的总no为195,而未见的测试数据为181,所有输入字段都是分类的(由一个热编码转换)。由于看不见的测试数据有一些不同的类别,这就是为什么在一个热编码字段与train不匹配的原因。
因此,在对未见测试数据进行预测时,模型给出了以下误差。有什么出路吗?
ValueError: Error when checking input: expected dense_30_input to have shape (195,)
but got array with shape (181,)
我正在使用tensorflow2.0和tensorflow_datasets进行训练。但是我不明白:为什么训练的准确率和损失与验证的准确率和损失是不同的?
这是我的代码:
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
data_name = 'uc_merced'
dataset = tfds.load(data_name)
# the train_data and the test_data are same dataset
train_data, test_data = dataset['tr
我正在尝试将LogisticRegression应用于我的数据集。
我已经将数据分成了训练、测试和验证。数据以一种热编码方式标准化。我得到了
ValueError: bad input shape (527, 2)
这是我的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#read the data
train_data = pd.read_csv('ip2ttt_train.data',header=None)
test_data =
当我使用sklearn的交叉验证时,我对特征矩阵的大小感到困惑。下面是我的代码:
'''Cross-Validation'''
skf = cross_validation.StratifiedKFold(data_label, n_folds=10, shuffle=True, random_state=None)
'''For each fold, Do the classification'''
for train_index, test_index in skf:
train_dat
我试着用LSA做文本分析。我在StackOverflow上读过很多关于LSA的文章,但我还没有找到类似我的文章。如果你知道有一个类似我的,请重新引导我到它!非常感谢!
下面是我创建的示例数据的可复制代码:
创建样本数据集和测试集
sentiment = c(1,1,0,1,0,1,0,0,1,0)
length(sentiment) #10
text = c('im happy', 'this is good', 'what a bummer X(', 'today is kinda okay day for me', '
在Python中使用Scikit learn中的MultinomialNB(),我希望不仅根据文档中的单词特征对文档进行分类,还希望根据情感字典中的单词特征对文档进行分类(这意味着只需要单词列表,而不是Python数据类型)。
假设这些是要训练的文档
train_data = ['i hate who you welcome for','i adore him with all my heart','i can not forget his warmest welcome for me','please forget all these