我想使用以下代码绘制loss_curve: import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
def plotCurves(Xtrain,ytrain,Xval,yval):
solver=["lbfgs", "sgd", "adam"]
for i in solver:
为什么不同的求解者在简单的滑雪板问题上会产生不同的学习权重?这闻起来不像是数值上的不稳定性--看起来不同的求解器是设计用来在不同的权重集合上收敛的。到底怎么回事?
这似乎与正则化有关,因为随着C的增加,这种效应也随之消失。
%matplotlib inline
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
def linear(X,b): return X.dot(b.T)
def sigmoid(X,b): ret
我正在尝试在scikit学习中训练一个逻辑回归模型,这需要很长的时间,大约2个小时。数据集的大小是21613 x 19。我刚开始学习scikit,因此我不知道我的代码是否错误,或者它只是需要很长时间才能训练。任何关于如何提高训练速度的建议都将不胜感激!
用于训练的代码如下
# get the LogisticRegression estimator
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# training the model
# apply algorithm to data using fit()
clf = Logis
我正在使用求解器lbfgs使用MLPRegressor训练一个模型。我已经将max_iter参数从默认的200更改为500。我想强制训练持续到500次迭代,而不是当损失没有至少tol改善时停止。
我已经尝试将tol设置为0.0,然后继续将其设置为负(例如-10)
mymodel = mlpr(hidden_layer_sizes=(3,), activation = 'tanh', solver =
'lbfgs',max_iter=500, tol=0.0, verbose=True)
for i in range(99):
mymodel = my
USing Python3.5,我执行以下操作
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd
从sklearn导入数据集从sklearn.decomposition导入PCA
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[0:100, :2] # we only take the first two features.
Y = iris.target[0:100]
X = StandardScaler
我想使用pandas从csv数据中加载姿势和运动。但是当我想要加载数据时,我总是得到这样的错误消息:
C:\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:765: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.
Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as show
我正在尝试使用MLPRegressor来适应预定义的3D功能。问题是,我无法打印正确的结果,因此,我的拟合看起来很糟糕时,绘制。
它的职能如下:
def threeDFunc(xin,yin):
z = np.zeros((40,40))
for xIndex in range(0,40,1):
for yIndex in range(0,40,1):
z[xIndex,yIndex]=(np.exp(-(xin[xIndex]**2+yin[yIndex]**2)/0.1))
return z
xThD = np.aran
我试着用MLP学习一些正弦函数。不幸的是,结果在很大程度上取决于随机种子。如何调整MLPRegressor,使结果更少地依赖于随机种子?
代码:
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
LOOK_BACK = 10
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = np.sin(x)
dataX,dataY = [],[]
for i in range(len(y)-LOOK_BACK-