因此我将随机化窗口设置为100,000。在我的日志中，我可以看到它在0个错误和很多错误之间摇摆，这让我怀疑数据是否真的是随机的。训练数据由序列组成，其中输入通常约为50个令牌，对于约99%的序列，输出为6个令牌，而在其他1%中可能约为400个令牌(当然，这些序列是学习如何输出的最重要的)。似乎
浏览 11提问于2017-01-06得票数 1
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列车损失与验证损失
、、、、
我有几个基本的问题，关于跟踪损失在训练。停止训练以防止过度训练的条件是什么？你在那个时候保存模型了吗？如果我使用小批量训练损失波动很大，取决于随机选择的训练数据，有时验证损失小于训
浏览 0提问于2018-04-26得票数 5
我是坦索弗洛的新手，所以请原谅我的无知。但是，当我在同一次运行2次预测时，我得到了一致的结果“即只使用一次训练，运行两次预测”。
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浏览 8提问于2017-06-28得票数 0
更确切地说，我有大约两百万的观测数据，有100个变量(n>>p)。我把数据随机分成80/20列车和测试。然后，我在训练集上用5倍交叉验证来拟合一个模型(即XGboost)，估计的错误率很低。然后，我使用相同的参数设置，并使用整个训练集来拟合模型。令人惊讶的是，当我使用测试集来评估模型的性能
浏览 0提问于2017-03-01得票数 9
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我正在进行卫星数据方面的培训。由于数据中的类分布极不均衡，因此本文采用随机多数欠采样的方法对神经网络进行训练，人为地平衡了每个班的训练样本数。在验证过程中，我不以任何方式对数据进行重采样。📷在上面的图表中，橙色是训练的表现，蓝色是验证。验证精度和损失值比训练精度和损失大得多。即使训练正确
浏览 0提问于2020-08-31得票数 1
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使用R中的randomForest包，我能够训练一个随机森林，以最小化总体错误率。然而，我想要做的是训练两个随机森林，一个先最小化假阳性率(~ 0)，然后是总体错误率，另一个是首先最大化灵敏度(~1)，然后是总体误差。该问题的另一个构造是:给定错误阳性率和灵敏度，分别训练满足其中一个速率<em
浏览 2提问于2015-07-29得票数 1
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目前，我正在使用带有线性核的R (e1071)中的SVMs来尝试对高维数据集进行分类。它由大约300个病人组成，每个病人的基因活性水平约为12000。我的目标是根据这些基因活性预测病人对某种药物的反应(二进制:有效与否)。
我希望建立传递给tune.svm函数的成本值范围，这就是我遇到麻烦的地方。我的理解是，这
浏览 4提问于2013-10-20得票数 1
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你好，我把这个问题设为任选作业，并想征求一些意见。
假设一个人取一个数据集，将其分成训练和测试数据集，然后尝试两种不同的分类过程。首先采用logistic回归方法，对训练数据和测试数据的误差率分别为20%和30%。接下来，他们使用1近邻，平均错误率(在测试和训练数据集上的平均错误率)为18%。根据这些数字，你更喜欢哪种方法用于分类目的(新
浏览 0提问于2019-10-12得票数 0
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我有以下的预测比特币价格的LSTM网络(图1)。每小时都有比特币的收盘价。我面临一些问题，任何建议都很感激。，如何提高我的网络的准确性，因为它在每一次迭代中都很低？
浏览 2提问于2020-10-31得票数 0
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当我开始使用人工神经网络(NN)时，我认为我必须与过度拟合作斗争，这是主要问题。但在实践中，我甚至不能让我的神经网络通过20%的错误率障碍。我连我在随机森林上的分数都打不了！我正在寻求一些非常普遍或不那么普遍的建议，关于应该如何做才能使NN开始捕捉数据的趋势。为了实现NN，我使用Theano叠加的自动编码器与教
浏览 0提问于2014-07-13得票数 59
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据我所知，当我们创建一个有监督的学习模型时，如果我们做了非常简单的假设(例如，如果我们的函数是线性的)，我们的模型可能会有很大的偏差，这会导致算法忽略我们的特征和目标输出之间的关系，从而导致错误。这是不合适的。
另一方面，如果我们使我们的算法太强(许多多项式特征)，它将非常敏感的小波动，在我们的训练集导致排卵:
浏览 0提问于2015-08-22得票数 14
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我想画一个学习曲线，看看神经网络在训练过程中的进展。水平轴是迭代的总数，垂直轴表示错误率。随着网络培训的进展，我希望看到测试和训练集错误率。我希望能够在收敛之前检查网络，看看测试和训练集上的错误率，然后再继续训练10个步骤。(部分)训练的神经网络被命名为nn，我计划将中断<e
浏览 3提问于2014-02-08得票数 7
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从K次交叉验证方差的公认答案中可以看出，当n=200的k值不同时，k倍CV具有相同的测试错误率。这是否意味着k-折叠验证可能与保留集验证一样好？(假设我有大量的数据来弥补对保留集验证方法的高偏见)
除了高偏差外，ISL书中描述的保留集验证方法的问题是，测试错误率对数据在训练和验证之间的随机分裂非常敏感。
浏览 0提问于2020-02-29得票数 4
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我正在构建一个系统，该系统具有一个训练用于分类的神经网络。来自的经典示例是虹膜数据集。在其上训练的神经网络几乎是完美的-错误率为0-1%；然而，它是一个非常基本的数据集。
我的网络结构如下: 80in，208hid，2
浏览 0提问于2011-12-14得票数 0
我意识到相关问题建议正面和负面训练示例的比例为1:1，这对罗基奥算法有利。
然而，这个问题与相关问题的不同之处在于，它涉及一个随机森林模型，而且还在以下两个方面。1)我有大量的训练数据要处理，使用更多训练示例的主要瓶颈是训练迭代时间。也就是说，我不喜欢花超过一晚的时间来训练一个排名者，因为我想
浏览 1提问于2013-07-28得票数 6
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当我训练Rasa核心时，训练精度波动很大。在一次运行中，它可以上升到95%，然后我重新开始并重新训练一次，它下降到75%。这是正常的吗？这是什么原因呢？
浏览 18提问于2019-05-20得票数 0
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我正在应用一个主动学习的SGDClassifier (日志丢失函数)作为基础学习者的一些数据，我有以下的图表，表示查询与错误率的学习曲线。绿色是验证错误，蓝色是训练错误。我的模型是否过拟合，还是在两个图中都有很大的差异？📷
浏览 0提问于2018-04-06得票数 -2
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我试着训练一种算法来复制一些外汇交易网站上的顶级交易员。问题是交易者每月只交易10次，所以即使我只看一分钟的分辨率，也就是时间的.02%，10/(60 )*24*30)*100。我试过使用随机森林，它的错误率约为2%，这是不可接受的，据我所读，大多数机器学习算法都有类似的错误率。
有谁知道更好的方法吗？
浏览 0提问于2016-01-27得票数 4
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假设我有200 MNIST数据。这200个数据被分成两个训练数据集。一个训练数据集有100个，另一个训练数据集有其余100个。
我用第一个训练数据集和第二个训练数据集训练了我的两个CNN模型。训练后，由于模型有不同的训练数据</em
浏览 0提问于2021-06-29得票数 1
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我用CNN对医学图像进行分类。我使用四个卷积层与ReLU激活，然后是一个软最大层。我正在使用rmsprop作为优化器。我面临的问题是网络的测试精度先提高后下降。这种情况一直持续到达到最大的时代数为止。我在某个地方读到，这可能是因为网络将其权重转移到了一个类，然后不得不这样做以支持另一个类。我整理了测试数据，看看这是否有帮助，但没有这样的运气。有什么补救办法
浏览 0提问于2016-12-31得票数 2
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