因此，我正在训练高斯贝叶斯分类器，由于某种原因，我在分类报告上的所有内容都变得完美。显然这是错误的，我想知道为什么会发生这种情况。我在这个领域没有太多的经验，所以任何帮助都是非常感谢的！features_test.shape)(265337,)(66335,) 然后当我训练它的时候.predict(features_test)
accuracy = classificati
浏览 3提问于2019-06-25得票数 3
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我有一个非常小的数据集(40个训练示例、10个验证示例、120个类)，对于这些数据集，我在Keras中使用了一个非常简单的模型(仅限于批规范、扁平和密集层)，获得了非常高的精度。我的训练准确率为94-95%，验证准确率为76-78%.我知道这太合适了，我试过几样东西。数据不是图像，所以我不能增加数据。我也不能添加数据，因为它是一
浏览 0提问于2017-06-05得票数 3
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你好，当我用80%的数据训练我的模型，用20%的数据进行测试时，准确率是49%。当我训练我的数据而不分裂的时候，它提供了大约99%的数据。我很困惑。请帮我拿一下这个的49%
from skle
浏览 0提问于2020-09-15得票数 0
当我绘制贝叶斯岭回归模型的学习曲线时，我观察到近180个训练规模的测试分数高于训练分数；但是，对于更高的训练规模，测试分数低于训练分数。我将学习曲线附在下面：这可能是什么原因呢？在这样的训练规模下可能会发生什么？
浏览 17提问于2021-06-04得票数 0
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我实现了一个模型，其中我使用Logistic回归作为分类器，我想绘制学习曲线为训练和测试集，以决定下一步做什么，以改进我的模型。为了给你一些信息，为了绘制学习曲线，我定义了一个函数，它采用一个模型，一个预分裂的数据集(训练/测试X和Y数组，NB:使用train_test_split函数)，一个评分函数作为输入，在n个指数间隔的子集上迭代数据集的训练我的结
浏览 5提问于2016-05-02得票数 3
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这可能是初学者的问题。我正在研究Kaggle的HomeCredit违约风险问题，其中包括数据集的训练、测试和提交文件，如提供的链接所示。测试数据集不包含目标特性，提交具有ID和目标列，其中目标值为0.5。此外，当我基于分裂的火车数据
浏览 0提问于2019-03-18得票数 1
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我们构建了一个数据科学模型，并观察了特征的重要性。如果我们去掉这些特征，建立一个新的模型，准确性会有所提高吗？我只看到一个优点是，模型的消费者只能通过有限的参数来获得预测。还有其他优势吗？
浏览 10提问于2019-11-27得票数 0
在尝试模型之前，我试图了解哪个模型可能适用于给定的问题，我发现这个案例与我所知道的不同。请指点我缺少的东西。我是数据科学的新手。📷但它仍然能够识别测试集中的所有数据。那么，你能提供一些
浏览 0提问于2020-06-01得票数 2
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大家好，我是数据科学世界的新手。所以我想知道我的模特是不是太合适了。通常我是比较训练的准确性和测试的准确性。但在一定的参考资料上，很多人使用roc_auc评分进行训练和测试，并对其进行比较，以判断模型是否过分合适。
哪些指标评价更好？我有不平衡的数据，但已经使用了过度抽样。我想问的第二个问题是，如果我决定使用精度方法来判断我的<
浏览 0提问于2022-10-11得票数 0
如果您的最终目标是将Python用于数据科学，那么是否有必要从第一步学习Python？我在数据科学上经常使用R。但是，我是否可以通过研究其他数据科学问题及其Pythonic方法来充分地学习Python？
浏览 0提问于2016-08-30得票数 0
我创建了一个非IID数据集，其中我将60000个示例(10个类，每个类有6,000个示例)划分为200个片段，每个片段有300个示例。有100个客户端，我为每个客户端随机分配2个片段。这是一些客户的情况。
我使用这个数据集来训练我的TFF模型。训练集的准确率约为0.99，而测试集的准确率仅为0.5左右。我试了很多次，但都没反应。我认为可能模型是过拟合的，所以我添加了两个dropout进行测试，但我得到了相同的结果。T
浏览 0提问于2020-04-15得票数 1
我正在处理一个问题，在这个问题上，我需要预测与培训数据文件中的另一个文本相对应的文本。例如:如果我的值类似于我的一个列中的软件，而另一个相应的列中包含一个值adobe，那么我的算法也应该能够对我的测试数据进行预测。例如，如果我的测试数据有Tableau，那么预测的类别应该是对应于它的软件。这里有一些数据选项，如软件、税收等，与它
浏览 0提问于2019-08-10得票数 2
我正在训练一个做图像字幕的模型。我注意到我的模型在第一个时期获得了非常高的训练精度(大约89%)以及验证精度。实际上，训练精度从第一个时期的开始就处于一个非常高的水平，它从%60左右开始，很快就上升到%80。这对我来说没有意义，因为模型学习非常快，一开始就有很高的准确性。
浏览 15提问于2018-08-02得票数 0
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在训练期间，“准确性”是显示和更新每一小批。当我们运行一个测试批次时，“准确性”的含义是明确的，但是在培训期间，它是如何计算“准确性”的？
浏览 2提问于2020-04-18得票数 1
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我正在使用CNN和预先训练的模型VGG16进行图像分类，我的数据集有3个类，每个类有将近900幅图像。经过5次训练后，我的模型达到了1的精度，0.00073的列车损耗，val-损失=0.00000，val-精度=1，达到100%的精度正常吗？我必须补充说，我的每个班级的图像非常相似，因此这使学习更容易。对我的测试集的评价是: 100%的<
浏览 0提问于2021-09-24得票数 1
我是机器学习的新手，我已经建立了一个模型来预测客户是否会在下个月订阅。我在训练集上得了73.4分，在测试集上得了72.8分。这样可以吗？或者我是不是太适合了？
浏览 2提问于2020-03-22得票数 0
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正如标题所述，我正试图找到一种方法，用step函数来比较两种在酿酒师中受过训练的模型。当前的周期是这样的:开始训练，保存模型，运行lambda，检查准确性是否大于90 %，是否满足:开始批处理作业，如果未满足:周期终止。我想要部署的是一个解决方案，而不是比较90%的准确性，这是比较之前的培训。我目前正在使用Step函数数据科学SDK。
浏览 13提问于2022-04-04得票数 0
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对于图像分类，目前研究的是支持向量机(support，SVM)方法，该方法利用多SVM函数对四组图像进行分类，每次随机选取训练和测试数据时，算法的性能都会发生变化。我的实际数据集包括训练矩阵大小28×40000和测试矩阵大小17×40000。如何通过这个数据集进行交叉验证，对我有帮助。提前谢谢。
浏览 3提问于2013-12-12得票数 2
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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
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