我正在运行一个有1000次迭代的蒙特卡洛模拟。在每次迭代中,我使用Harrell的rms包中的lrm函数拟合加权logistic回归模型。用lrm(y ~ x,weights=wt,x=T,y=T)对模型进行拟合。从拟合后的模型中提取回归系数和估计标准差等信息。
模拟崩溃并显示错误消息: Unable to fit model using "lrm.fit“。
我希望通过仅在安全的情况下评估函数来防止模拟崩溃。在大多数迭代中,没有问题。不知何故,在每次迭代中,我想告诉R,只有在它可以安全地完成的情况下,才能拟合函数。
有没有办法做到这一点?
我拟合了我的机器学习模型,然后用pickle将其保存在一个.pkl文件中。现在我需要再次拟合我的模型,所以我需要向我的.pkl文件追加新值。这是我尝试过的代码: pickle.dump(model, open('sentiment_datasets/es.pkl', 'a+')) 但我得到以下错误: write() argument must be string, not bytes 我怎么才能修复它?我重复一遍,我不需要覆盖我的文件,而是附加新的值
我正在尝试构建一个机器学习模型,该模型可以预测给定数据集的延迟( clear_date和due_in_date之间的差异)。 我将数据集拆分为x_train、y_train、x_test、validation_set。我使用的是sklearn库中的线性回归模型。当我尝试将数据拟合到线性回归模型中时,我得到了一个奇怪的错误 could not convert string to float: 'CC6000' 我该如何解决这个问题? 以下是x_train和y_train 1:https://i.stack.imgur.com/8RP2J.png 2:https://i.stac
在第50页的“”一书中,作者正在对数据集执行线性回归,并得到:
training set score: 0.67
test set score: 0.66
然后他们说,他们“很可能不适应,而不是过度适应”。
但是,当使用TensorFlow的时,它们使用的是带有神经网络的MNIST时尚数据集,并得到:
training set score: 0.892
test set score: 0.876
然后,他们声明如下
“事实证明,测试数据集的准确性略低于训练数据集的准确性。训练精度和测试精度之间的差距是过度拟合的一个例子。过度拟合是指机器学习模型在新数据上的表现比他们的训练数据更糟糕。“
我相信