我正在尝试使用中的代码来训练包含一组图像的kNN模型。它最初的工作是处理集群之间所有图像的相似度。但我想使用一个新的图像(不包括在模型中),并从原始集群中获得最相似的图像。
这是训练原始kNN的代码
for f in os.listdir(path):
# Process filename
filename = os.path.splitext(f) # filename in directory
filename_full = os.path.join(path,f) # full path filename
head, ext = filename[0
我的分类模型准确率很低。即使当我使用邻居= 1的K- Neighbours模型时,该模型仍然会出现许多错误。logreg模型具有最高的准确性,并且它只对每个样本预测0。我是ML的新手,正在努力找出我做错了什么。我如何改进这个模型?
输入:
# load the CSV file as a numpy matrix
dataset = np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")
target = np.loadtxt(target_data, delimiter=",")
# separate the data from the tar
我希望用KNN来计算丢失的值,并使用此方法选择最佳K:
for i, k in enumerate(neighbors):
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)
train_accurate[i] = knn.score(X_train, y_train)
test_accurate[i] = knn.score(X_test, y_test)
然后,我使用KNNImputer和n=最准确。KNNImputer需要这个步骤还是自己检查?如果这个步骤是有效的,是否有一
如果我训练一个KNeighborsRegressor (通过scikit学习),然后想将它的预测与目标变量进行比较,我可以这样做:
#Initiate model
knn = neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=8)
#Define independent and target variables
X = df[['var1', 'var2', 'var3']]
Y = df['target']
#fit the model and store the predictions
k
这是复杂递归查询的最小化版本。当递归CTE的递归成员(union all的第二部分)中的列显式列出时,查询工作:
with t (c,p) as (
select 2,1 from dual
), rec (c,p) as (
select c,p from t
union all
select t.c,t.p from rec join t on rec.c = t.p
)
select * from rec
我不明白为什么指定ORA-01789: query block has incorrect number of result columns时会引发错误t.*。
wit
我正在测试一个简单的模型(knn),并尝试将结果与Ensamble进行比较。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
y = data.target
X = data.data
knn = KNeighborsClassif
我正在尝试对R中的两个不同模型进行anova测试:lm模型与knn模型。问题是出现以下错误:
Error in anova.lmlist(object, ...) : models were not all fitted to the same size of dataset
我认为这是有意义的,因为我想知道模型之间是否存在差异的统计证据。为了给你一个可重现的例子,这里你有:
#Getting dataset
xtra <- read.csv("california.dat", comment.char="@")
names(xtra) <- c(&
我的目标是包含一个"mod_type“参数,它指示要运行的模型的类型,无论是决策树还是knn,使用kwargs让用户传入knn的可选关键字params "k”和用于决策树的"max_depth“。如果用户传递这些内容,则在初始化模型时酌情使用它们。返回模型对象。
为此,我使用以下函数:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from
我有一个熊猫的数据,我想做预测,并得到每个功能的根均方误差。我正在遵循一个在线指南,该指南手动拆分数据集,但我认为使用来自sklearn.model_selection的sklearn.model_selection更方便。不幸的是,在手动拆分数据和使用train_test_split拆分数据之后,我在查看rmse值时得到了不同的结果。
一个(希望)可重复的例子:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import
我以MATLAB分类器为例,进行了10倍交叉验证,在计算模型性能的阶段,我迷失了方向,请看下面的代码,并建议我如何正确地获得百分比(%)的分类精度,我没有得到cVError =1-均值(ErrorMat)部分。其次,使用fitcknn和knn.predict函数来训练和测试模型,我需要帮助我如何创建自己的函数来完成相同的任务。谢谢。
indices = crossvalind('kfold',labels,10);
confusionMatrix = cell(1,1);
errorMat = zeros(1,10);
for i = 1:10
test = (indices=
我用npm安装了@tensorflow-model/knn-classifier,但是当我运行它时,我得到了一个错误:“找不到模块‘@tensorflow-model/knn-classifier’”。我可以在node modules下看到这个模块,但是我仍然得到这个错误。其他模型,如@tensorflow- models /mobilenet,@tensorflow-models/通用句子编码器被解析,但不是knn分类器。这个模型还需要其他的东西吗?
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as knnClassifi
以下是错误:
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: breeze.linalg.Vector$.scalarOf()Lbreeze/linalg/support/ScalarOf;
at org.apache.spark.ml.knn.Leaf$$anonfun$4.apply(MetricTree.scala:95)
at org.apache.spark.ml.knn.Leaf$$anonfun$4.apply(MetricTree.scala:93)
at scala.collection.Inde