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沙龙
1
回答
逻辑
回归
是
创建
评分
模型
的
更好
方法
吗
?
、
、
、
、
我有一个用户详细信息
的
数据集,我想在其中为每个用户生成一个分数。 所需
的
输出范围看起来有低、中、高。我正在研究
逻辑
回归
。 这是处理这类问题
的
正确
方法
吗
? 有什么建议
吗
?
浏览 8
提问于2019-06-17
得票数 0
1
回答
Azure ML Studio -如何使用经过训练
的
模型
对新数据进行
评分
?
、
、
我有一个Azure ML Studio实验,它成功地训练了一个
模型
,并输出了每个观察值
的
评分
概率。任何帮助或线索都将不胜感激。再说一次-我想做
的
是
有一个新
的
数据集,并根据训练好
的
模
浏览 1
提问于2018-06-18
得票数 0
1
回答
当处理太多
的
特征时,线性
模型
更好
吗?如果
是
,为什么?
、
、
、
、
我必须建立一个分类
模型
,以便通过使用他/她
的
评论来预测用户
的
评分
是什么。(我处理
的
是
这个数据集:旅游顾问酒店评论) 经过一些预处理后,我将Logistic
回归
结果与CatBoost分类器
的
结果进行了比较。Logistic
回归
给我一个
更好
的
AUC和F1
评分
。我听过一些同事说,这是因为线性
模型
在处理太多
的
特性时会
更好
(他们
浏览 0
提问于2022-01-16
得票数 4
1
回答
R中
的
建模和SQL中
的
评分
、
、
我有一个关于R建模和SQL
评分
的
问题。 我
创建
了两个
模型
--一个
回归
模型
和一个随机森林
模型
--我想在(我
的
)sql中
的
一个生产系统中使用这两个
模型
进行
评分
。现在,我能想到
的
唯一
方法
是
保存
回归
中
的
系数,然后在SQL中读取它们,并从中执行
评分
。我不知道如何在SQL中使用随机森林
模型</em
浏览 0
提问于2017-04-07
得票数 0
2
回答
在sklearn中使用交叉验证和AUC-ROC进行logistic
回归
模型
、
、
、
、
我正在使用sklearn包构建
逻辑
回归
模型
,然后对其进行评估。具体地说,我想使用交叉验证来实现这一点,但是不能找出使用cross_val_score函数来实现
的
正确
方法
。根据我看到
的
和一些,我需要传递函数
模型
、特性、结果和
评分
方法
。然而,AUC不需要预测,它需要概率,所以它可以尝试不同
的
阈值,并基于此计算ROC曲线。那么,这里
的
正确
方法
是什么?这个函数将'roc_auc&
浏览 3
提问于2017-05-18
得票数 10
回答已采纳
2
回答
将多元
回归
结果应用于新数据SPSS
、
、
我
的
研究涉及使用许多行为测试在多个时间点对婴儿进行测试。我
的
模型
运行良好,4 IV
的
显著预测结果
的
严重性。但现在我想使用这个
回归
模型
来看看它
浏览 0
提问于2015-12-06
得票数 1
1
回答
自定义成本函数在TensorFlow SKFlow
模型
训练中
的
应用
、
、
、
我试图在使用sklearn实现
的
同时,用TensorFlow建立一个
回归
模型
,这样它就能很好地处理我
创建
的
所有其他
模型
。然而,我似乎无法找到一种
方法
来用自定义
评分
函数(成本函数或目标函数)来训练
模型
。谢谢负载!
浏览 0
提问于2016-05-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么在随机梯度下降上使用梯度下降会提高性能?
、
、
、
、
目前,我正在运行两种
逻辑
回归
。用SGD进行logistic
回归
按以下方式实施 SGD= SGDClassifier(loss="log",max_iter=1000,penalty='l1',alpha当计算精度时,用GD
逻辑
比SGD
更好
。我想知道为什么会这样,使用GD代替SGD
是
一种减轻不合适
模型
的
方法
吗
?
浏览 0
提问于2021-05-11
得票数 1
2
回答
基于隐式反馈
的
推荐-- Spark Mlib
、
、
、
我从用户那里得到了关于他们与不同产品交互
的
隐含反馈。以下
是
数据集
的
结构: user_id、product_category、event_date、view_count、purchase_count 基于这些数据,我试图预测用户对产品类别的亲和力得分。MLIB隐式表单需要格式评级(user: Int,product: Int,rating: Double)
的
输入数据集。但是如何包含view_count和purchase_count呢?如果不能使用MLLIB,有没有其他
方法
可以使用。我
的
产品
浏览 0
提问于2015-12-25
得票数 0
1
回答
拟合同一个scikit学习
模型
的
多个实例
、
、
、
我试图在我
的
数据集上运行多个多项
逻辑
回归
。一旦运行了一个,我就会尝试将我刚刚运行
的
模型
附加到一个列表中,以便以后可以访问特定
的
模型
。model = sklearn.linear_model.LogisticRegression() models.append(model) 其中x和y在每个for迭代中
是
不同
的
问题
是
,我在最终数组“
模型
”
的
每个元
浏览 0
提问于2021-03-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Logistic
回归
中SAS中罕见事件
的
抵消过抽样
、
有人能帮助我理解
模型
前调整和
模型
后调整使用偏移法(最好
是
在Proc Logistic中
的
Base和Logistic
回归
评分
)。 我举一个例子。考虑到传统
的
银行信用
评分
模型
,假设我们有10000名客户,其中50000名
是
好客户,2000名
是
坏客户。现在,对于我
的
Logistic
回归
,我使用了所有2000名坏
的
和随机抽样
的
2000名
浏览 3
提问于2016-07-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
多项处理在倾向
评分
调整glm中
的
倾向
评分
、
、
我从来没有用倾向分数作为多变量,所以我不熟悉预测
的
概率
是
如何处理
的
。我有一个因子变量,用于5个类别的治疗,我用多项式()计算了一个倾向
评分
。multinom(Treat~Age+BMI+Gender+Smoking+HIV,data =df)这给了我一个变量,类
是
“我如何才能从这个矩阵数组中为每个主题获得一个单一
的
概率,这样我就可以为它们
的
倾向
评分</em
浏览 7
提问于2022-02-08
得票数 0
1
回答
部署时h2o MOJO与POJO之间
的
性能差异
、
我使用h2o.GLM训练了一个二进制分类器
模型
。我有大约5-10个特征。我想知道生产哪个会更快? 我需要打分一亿行。我已经在分发不同观察
的
评分
。
浏览 2
提问于2018-05-17
得票数 2
回答已采纳
3
回答
机器学习
模型
持久性选项
、
、
、
对于坚持和重复使用经过训练
的
机器学习
模型
有什么建议/最佳实践
吗
?我正在用Python或R开发
模型
,那么这些
模型
必须在生产工作流中用于
评分
(在没有R
的
情况下)。例如,在R.中可以有一个logistic
回归
模型
,现在需要对这个
模型
进行新
的
观察。
评分
引擎必须
是
快速和可伸缩
的
。我想过要跟著 PMML ()。将R中
的
大多数<
浏览 10
提问于2014-02-13
得票数 5
1
回答
score和accuracy_score在sklearn中
的
区别
、
sklearn.naive_bayes.GaussianNB()模块中
的
score()
方法
和sklearn.metrics模块中
的
accuracy_score
方法
有什么不同?两者看起来
是
一样
的
。对
吗
?
浏览 1
提问于2016-11-22
得票数 19
回答已采纳
1
回答
何时使用zscore对数据进行标准化(拆分前或拆分后)
、
、
我正在学习udemy课程,它提出了一个强有力
的
理由,即只对训练数据进行标准化(在从测试数据中分离出来之后),因为该
模型
通常将由新数据使用,具有原始集合
的
规模特征。如果你对测试数据进行缩放,那么你就没有正确地给
模型
评分
。另一方面,我发现我
的
两类
逻辑
回归
模型
(使用Azure Machine Learning Studio
创建
)在仅对训练数据进行Z-Score缩放后获得了糟糕
的
结果。 a.这只是Azure
浏览 27
提问于2020-07-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
与accuracy_score相比,拟合
模型
的
得分
方法
有什么区别?
、
、
问题1:我对下一步
的
理解正确
吗
?这就是让我困惑
的
地方。您可以在单元格97中
浏览 0
提问于2019-01-13
得票数 3
回答已采纳
3
回答
如何使用R
创建
包含3个变量
的
数据框架
的
图?
、
、
我正在使用logit
回归
,并
创建
了一个
模型
,该
模型
根据FICO
评分
和所要求
的
金额预测获得贷款
的
可能性。我
创建
了一个具有概率函数结果
的
数据框架--行
是
潜在
的
FICO分数,列
是
潜在请求
的
贷款值。对于每一行和每一列,都有一个'True‘或'False’
的
值,其中'True‘表示个人获得贷款
的
概率>=
浏览 8
提问于2014-04-19
得票数 0
回答已采纳
5
回答
无CV
的
GridSearch
、
、
、
、
我使用GridSearchCV
创建
了一个随机森林和梯度增强
回归
器。对于梯度增强
回归
,我花了太长
的
时间。但我需要知道哪些
是
模型
的
最佳参数。所以我在想,如果有一个没有简历
的
GridSearch,因为OOB
评分
足以评估
模型
。我希望我能解释我
的
意思。
浏览 0
提问于2020-01-09
得票数 5
2
回答
如何加载
逻辑
回归
模型
?
、
我想用Java中
的
Apache Spark训练
逻辑
回归
模型
。作为第一步,我想只训练
模型
一次,并保存
模型
参数(截距和系数)。随后,使用保存
的
模型
参数在稍后
的
时间点进行
评分
。我可以使用以下代码将
模型
保存在parquet文件中trainedLRModel.write().overwrit
浏览 3
提问于2017-12-07
得票数 4
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