ML.Net预测得分总是返回NaN (null)。
这样做的目的是教我的家人学习回归胸腺素的日常生活。我尝试过几种ML.Net nuget包和代码示例的变体,但结果是相同的: Score == NaN。下面是一些代码和数据集的一部分,这是从我的家庭自动化记录。
这是来自MSDN的Movie推荐回归示例的一个变种:
public class AutomationData
{
[LoadColumn(0)]
//0 - 6
public int Day;
[LoadC
我遵循Microsoft中的这个,使用ML.Net进行线性回归。我无法确定为什么我们需要一个具有特定列名为“ score ”的分数列的类。我尝试将列名从得分更改为其他类型,这会导致以下异常:
我为输入和预测声明的类如下:
public class TaxiTrip {
// All the columns inclusive of the label column
[LoadColumn(0)]
public string VendorId;
[LoadColumn(1)]
public string RateCode;
[Load
我们正在评估ML.Net,版本0.6,我对错误信息感到沮丧.我的问题,也许有人知道我做错了什么。
我有一个为ML.Net创建的类,它有特性和标签。在学习管道中,我添加
var pipeline = new LearningPipeline() {
new TextLoader(_trainingFile.FullName).CreateFrom<MyClass>(useHeader: true, separator: separator),
new ColumnCopier(("Trend", "Label")),
new D
The example of ML.NET for Matrix Factorization here没有用于测试该模型的评估方法。这是一个训练者示例,因为它的one-class matrix factorization选项被设置为options.LossFunction = MatrixFactorizationTrainer.LossFunctionType.SquareLossOneClass; 我进一步搜索,找到了another matrix factorization example。虽然它不是one-class matrixfactorization,但这一次它有一个评估。但是,
我在ML.NET中创建了一个多类分类项目,这个项目对错误进行分类,并预测模型认为的错误类型。 例如,Object reference not set to an instance of an object是一个“运行时”错误。 这工作得很好,而且我能够做预测。然而,我也需要知道预测的置信度有多高。我在一个具有多个值的数组中获得分数。我不确定如何解释这些价值观。 ?
我必须对如下数据执行非线性多元回归:
ID Customer Country Industry Machine-type Service hours**
1 A China mass A1 120
2 B Europe customized A2 400
3 C US mass A1 60
4 D Rus
我在r中建立了一个logistic回归模型,试图预测板球比赛的结果。然而,我的模型产生的概率值大于1。输出是1.031704,对于如何改进我的模型以获得概率的精确估计有什么建议吗?
set.seed(1)
#Use 70% of dataset as training set and remaining 30% as testing set
sample <- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(ODIMT), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))
train <- ODIMT[sample, ]
test <- ODIMT[!s
如何从堆叠集成模式访问基本分类器的值?我用了滑雪的StackingClassifier。
当我实施时:
model.final_estimator_.decision_function(X_train)
我发现了一个错误:
X has 10 features, but LinearRegression is expecting 4 features as input.
我有一个堆叠的合奏模型,里面有:
基于classiferLinear回归的决策树、线性回归、XGB和MLP作为元分类器
我只是好奇如何才能访问从基分类器传递给元辅助符的内容
我对核回归的理解是,当使用线性核进行无惩罚的岭回归时,结果应该类似于线性回归。在玩具的例子中,线性回归有更好的Rsq。问题的一部分,我认为SK是使用样本空间的核心矩阵,而不是较小的样本和特征空间,在这种情况下,特征空间要小得多。我如何“解决”这个问题,或者我可能做错了什么-一个新手的内核回归。线性核回归的分值在-3左右,线性回归的分数约为50%。
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.utils import shuffle
fro
我正在尝试用以下数据训练逻辑回归模型:分类变量:0或1数值变量:8到20之间的连续数
我有20个数值变量,我想一次只使用一个用于预测模型,看看哪一个是最好的特性。
我使用的代码是:
for variable in numerical_variable:
X = data[[variable ]]
y = data[categorical_variable]
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.20,random_state=0)
logreg = LogisticR
我正在尝试使用ML.NET为一个销售分析应用程序设置一个销售预测算法,我刚刚开始学习ML.NET,并且按照微软的教程完成了所有的工作。https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/end-to-end-apps/Regression-SalesForecast 这是源代码模型 public class SalesSummaryGeneralizedDTO
{
public float ProductId { get; set; }
public float SalesQ
我有一个关于岭回归的问题,以及当数据集很大时它的好处(相对于OLS)。当数据集较大时(例如50,000 vs 1000),脊线回归的好处是否消失了?当数据集足够大时,常规的OLS模型难道不能确定哪些参数更重要,从而减少对惩罚项的需求吗?当数据集较小且存在高方差的空间时,岭回归是有意义的,但对于大型数据集,我们是否期望它的预期好处(相对于OLS)消失?