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沙龙
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回答
计算
没有
sklearn
的
机器
学习
模型
的
准确性
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我正在尝试使用下面的函数
计算
我创建
的
模型
的
精度: def accuracy(y_true, y_pred): accuracy = np.mean(y_pred == y_true)return accuracy 有时它显示
的
准确性
是正确
的
,有时是不正确
的
。有
没有
人能解释一下我如何修复这个函数,让它显示出和
sklearn
accuracy_score一样
的
准确性
。以下是我从
浏览 32
提问于2020-11-04
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2
回答
滑雪cross_val_score
的
多项成绩评价
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我试图用
sklearn
来评估多种
机器
学习
算法,以获得一些度量(
准确性
、回忆性、精确性,甚至更多)。对于我从文档和源代码(我正在使用
sklearn
0.17)了解到
的
内容,函数每次执行只接收一个记分器。因此,为了
计算
多个分数,我必须: 我多次使用以下代码执行: 从
sklearn
.svm导入SVC,从
sklearn
.naive_bayes导入GaussianNB,
模型</e
浏览 4
提问于2016-03-08
得票数 50
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1
回答
关于正类标签
scikit-learn
、
classification
、
xgboost
我正在一个数据集上应用
机器
学习
sklearn
模型
,特别是XGBClassifier。然而,这个数据集错误地将正类标记为0,将负类标记为1。我
的
问题是,我们是否应该在训练过程中告诉
模型
哪个类有哪个标签?或者我们只是依赖于在
计算
误差度量(
准确性
、精确度、召回率等)时指定它?
浏览 0
提问于2021-06-01
得票数 1
1
回答
如何用Python逐个
计算
每个预测值
的
准确性
?
python
、
machine-learning
我目前正在研究一个使用随机森林分类器
的
疾病预测
机器
学习
模型
。我输入症状,然后程序应该预测疾病。预测
没有
问题,但我想
计算
每个预测值“一个一个”
的
准确性
。例如,该项目预测“结核病”为一种疾病。然后,我要
计算
这个预测
的
准确率。(只有预测值结核病
的
准确性
。)如何逐个
计算
每个预测值
的
准确性
?
浏览 2
提问于2021-05-12
得票数 2
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2
回答
Scikit
学习
基于两个值预测可能性
python
、
scikit-learn
python
的
新手,构建了一个分类器,如果对政府
的
信任(trustingov)和对公共卫生
的
信任(poptrusthealth)从数据集中大于一定百分比,就可以预测接种疫苗
的
可能性。更新:连接了数据帧值,但为什么
模型
的
准确性
是1.0?= unwilling + 1print(unwilling) from
sklearn
train
浏览 0
提问于2021-03-05
得票数 0
1
回答
泰坦尼克号Kaggle数据:为什么我在Kaggle提交
的
数据上得到
的
准确性
比被搁置
的
数据要低?
python
、
scikit-learn
、
predictive-modeling
、
cross-validation
、
accuracy
我正在通过我
的
第一个个人
机器
学习
项目,并希望获得一些洞察力,我正在做
的
错误/正在发生
的
事情,因为我有点卡住了。我一直应用
机器
学习
与
SKlearn
的
泰坦尼克号数据集,并一直保存10%
的
训练数据,以
计算
我
的
拟合
模型
的
准确性
。本文还采用了10倍
的
K折交叉估值来评价
模型
的
性
浏览 0
提问于2018-07-15
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2
回答
回归
模型
的
K-折交叉验证度量
python
、
scikit-learn
、
regression
、
cross-validation
、
k-fold
我想在一个回归(非分类)
模型
上进行交叉验证,最终获得了大约0.90
的
平均精度。但是,我不知道在该方法中使用了什么度量来找出
准确性
。我知道k-折交叉验证中
的
分裂是如何工作
的
。我只是不知道scikit
学习
库用来
计算
预测
准确性
的
公式。(我知道它是如何用于分类
模型
的
)。谁能告诉我
sklearn
.model_selection.cross_val_score使用
的
度量
浏览 34
提问于2020-08-12
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2
回答
验证与测试与训练
的
准确性
。我应该比较哪一个,因为我声称超适合?
machine-learning
、
cross-validation
、
accuracy
、
overfitting
我在这里和互联网上读到过几个答案,交叉验证有助于表明
模型
是否会泛化得很好,以及是否过于合适。我把我
的
数据分成70%
的
训练和30%
的
测试。 当我运行10倍交叉验证,我可以得到10个
准确性
,我可以采取平均/平均。我该称这为validation accuracy吗?然后,在30%
的
测试数据上对<e
浏览 0
提问于2019-03-13
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1
回答
分类问题
的
RandomForestRegressor
python
、
scikit-learn
、
data-science
、
random-forest
我一直在做Python课程中
的
应用
机器
学习
,在第四周
的
课程和作业中,我发现了一些有趣
的
东西。在我第一次尝试完成这个任务时,我尝试使用
sklearn
的
RandomForestClassifier来预测标签,但是
模型
过于贴切,测试
的
准确性
也很差。作为一个实验,我转向了RandomForestRegressor,并且,你猜怎么着,它不仅不过分合适,而且测试
的
准确性
也要高得多。
浏览 2
提问于2020-01-06
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1
回答
基于LSTM
的
文本生成器
的
理想验证精度应该是多少?
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
我使用我拥有的数据集来建模一个基于LSTM
的
文本生成器。该
模型
的
目的是预测句子
的
结束。我
的
训练显示出大约81%
的
验证准确率。在阅读几篇文章时,我发现与分类问题不同
的
是,我更应该担心
的
是损失而不是
准确性
。是这样
的
,如果是的话,什么是理想
的
损失价值?现在我
的
损失就在1.5+附近。
浏览 10
提问于2019-12-06
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1
回答
如何在NMF Python上执行交叉验证
python
、
scikit-learn
、
nmf
我正在尝试对NMF执行交叉验证,以找到使用
的
最佳参数。我试着使用
sklearn
交叉验证,但是得到了一个错误,说明NMF
没有
得分方法。这里有人能帮我吗?谢谢大家
浏览 0
提问于2018-12-11
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1
回答
使用NLP
模型
查找语句中存在特定对象
python-3.x
、
machine-learning
、
deep-learning
、
data-analysis
、
natural-language-processing
我是
机器
学习
的
新手,因为我使用自然语言处理开发
模型
。在
模型
用户中,用户向包含电视、空调和其他设施预订酒店发送请求。所以我想要建立一个
模型
来读取请求内容,并区分需要或不需要
的
特定电视。通过使用,nlp
模型
我需要提高
准确性
。 针对上述问题开发了
模型
,但精度较低。toarray() # Splitting the dataset into the Trainin
浏览 12
提问于2019-06-12
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2
回答
.linear_model在
sklearn
.linear_model中是什么
python
、
scikit-learn
我想知道.linear_model在以下代码中
的
含义-我
的
理解是,library/module(都有相同
的
含义)是
sklearn
,而LogisticRegression是这个模块中
的
类。
浏览 12
提问于2020-07-24
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2
回答
特征约简方便
machine-learning
、
feature-selection
、
feature-engineering
在
机器
学习
领域,我想知道应用特征选择技术
的
兴趣。特征约简技术是否总是提高
学习
模型
的
准确性
?我想了解什么时候有必要减少特征
的
数量,什么时候
没有
,以提高可解释性或
准确性
。谢谢!
浏览 0
提问于2017-02-28
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1
回答
如何知道何时发生过拟合?
python
、
scikit-learn
、
overfitting-underfitting
我有一个包含3961个不同行和32列
的
训练数据,我希望将其适合随机森林和梯度提升
模型
。在训练时,我需要微调
模型
的
超参数,以获得尽可能好
的
AUC。为此,我使用Scipy中描述
的
盆地跳跃算法最小化数量1-AUC(Y_real,Y_pred);因此我
的
训练和内部验证子样本是相同
的
。当优化完成后,我得到了随机森林
的
AUC=0.994,而对于梯度提升我得到了AUC=1。我是不是对这些
模型
过度拟合了?我怎么知道在训练过程中什么时
浏览 10
提问于2021-01-20
得票数 0
1
回答
随着更多
的
数据变得可用,您如何改进
机器
学习
模型
?
machine-learning
、
training-data
大多数有监督
机器
学习
问题
的
基本过程是将数据集分为训练集和测试集,然后在训练集上训练
模型
,并在测试集上评估其性能。但在许多(大多数)环境中,例如疾病诊断,将来会有更多
的
数据可用。我如何使用它来改进
模型
?如果是这样的话,什么时候是重新训练
的
合适时间(例如,特定百分比
的
额外数据点)?
浏览 1
提问于2021-02-17
得票数 0
2
回答
如何减少矢量特征
的
数量?
python
、
pandas
、
scikit-learn
我在做科学知识
的
交叉验证。train_test_splitfrom
sklearn
import metricsfrom
sklearn
.model_selection.originalclass, predictedclass)) print("10 folds processing s
浏览 3
提问于2020-04-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我们什么时候应该用jaccard分数?
classification
、
scikit-learn
、
pandas
、
logistic-regression
、
numpy
我是
机器
学习
的
新手,我通过Logistic回归训练了一个用于银行贷款预测
的
二进制分类器。我用精度评分和jaccard指数两种方法测量了它
的
准确性
。为什么jaccard疼痛表现出这么低
的
价值。(Ik这是一个非常愚蠢
的
问题,但如果你能帮我的话,那就太好了)
浏览 0
提问于2021-09-29
得票数 1
2
回答
随机梯度增强给出不可预测
的
结果
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
scikits
我正在使用用于Python
的
Scikit模块来实现随机梯度增强。我
的
数据集有2700个实例和1700个特性(x),包含二进制数据。我
的
输出向量是'y',包含0或1(二进制分类)。我
的
代码是, printgb.score(x,y) 一旦我运行它,得到了1.0 (100%)
的
准确性
,有时
浏览 3
提问于2013-05-16
得票数 0
1
回答
带有python
的
朴素贝叶斯,但将两个文件分离为“trainset.csv”和“testset.csv”
python
、
naivebayes
我需要应用这些文件
的
朴素贝叶斯算法,但我搜索算法和每一个例子包含'1 CSV文件和手动分离
的
训练和测试集‘。我已经有2个CSV文件作为训练和测试集,我如何应用朴素贝叶斯算法?我试图在
没有
( train_test_split )命令
的
情况下使用
sklearn
test_size,但什么也做不了。
浏览 2
提问于2022-12-04
得票数 0
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