MLPRegressor给出了非常负面的分数 - 腾讯云开发者社区

import shap from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neural_network import MLPRegressor...该值越低，贡献越负。...更深入地了解特定记录，可以绘制的一个非常有用的图称为force_plot shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values...每个条带都显示了其特征在将目标变量的值推得更远或更接近基值方面的影响。红色条纹表明它们的特征将价值推向更高的价值。蓝色条纹表明它们的特征将值推向较低的值。条纹越宽，贡献越高（绝对值）。...唯一显示负贡献的变量是s1，但它不足以使预测值低于基值。因此，由于总的正贡献（红色条纹）大于负贡献（蓝色条纹），因此最终值大于基值。

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房产估值模型训练及预测结果

下面的代码中定义了一个cleanOutlier函数，函数的功能主要是删除异常值。...用cleanOutlier函数删除异常值，然后把第0列负值给y变量，把1列到最后一列赋值给x变量因为x大多是1-hot编码，所以不需要再进行标准化。...正态化正态化就是将y的值以e为底取对数，得到新的一列赋值给y。...回归模型得分",gbr_score) 打印的结果是： sklearn多层感知器-回归模型得分 0.831448099649 sklearn集成-回归模型得分 0.780133207248 相比较于前一次，分数又得到了提高...from sklearn import preprocessing from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.ensemble

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使用 mlxtend 堆浅泛化:预测 NBA MVP

堆栈泛化的例子当我们创建这些堆叠的集合时，选择各种各样的1级模型非常重要，因为我们希望每个模型都添加尚未学习的信息。每个模型都应该为最终的元学习者贡献一些价值。...堆叠模型通常用于Kaggle比赛，并且非常适合团队，每个团队成员可以将他们的模型堆叠在一起。只要记住要考虑准确性和可解释性/努力之间的权衡是否值得。一些堆叠的模型可能变得非常大。...n_estimators=500, max_depth=3) random_forest.fit(X, y) random_forest.score(X, y) 随机森林模型产生0.65的准确度分数...LinearRegression(), LinearSVR(), MLPRegressor...() params = {'kneighborsregressor__n_neighbors':[5, 7, 9], 'mlpregressor__solver':['sgd',

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机器学习中的评价指标

给模型（二分类模型）输入这100张照片进行分类识别，我们的目标是：要模型找出这100张照片中的所有电动车。这里所说的目标即为正例（Positives），非目标即为负例（Negatives）。...负例（Negatives）：正例以外的就是负例。例如，在上面的例子中，我们关注的目标是电动车，那么电动车就是正例，剩下摩托车则是负例。...例如下面的例子：高精度模型 ? 从上表可以看出，该模型识别结果给出正例50个，负例200个。在识别给出的50个正例当中全部都正确（都是真正例，没有伪正例），因而精度P为100%，非常高。...但是识别给出的200个负例全部都错误（都是伪负例），错误率非常高，这样的模型性能其实非常低。高召回率模型 ? 上表可以看出，该模型识别结果给出正例110个，负例0个。...上表中1、0分别代表正例和负例。通过设定一个阈值（T），当置信度分数大于阈值则识别为正例，小于阈值则识别为负例。

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机器学习中的评价指标

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HumanGaussian开源：基于Gaussian Splatting，高质量 3D 人体生成新框架

为了自动化 3D 内容生成，此前的一些典型工作（比如 DreamFusion [1] ）提出了分数蒸馏采样 (Score Distillation Sampling)，通过优化 3D 场景的神经表达参数...由于 SMPL-X 先验仅用作初始化，因此需要更全面的指导来促进 3DGS 训练。...相反，研究者仅利用更清晰的分类器分数作为 SDS 损失。在文生图和文生 3D 领域中，负文本被广泛用于避免生成不需要的属性。基于此，研究者提出增加负文本分类器分数以实现更好的 3DGS 学习。...根据经验，研究者发现负文本分类器分数会在小时间步长内损害质量，因此使用退火的负文本引导来结合两个分数进行监督：实验结果研究者与通用的文生 3D 和 3D 人体生成领域的模型进行对比。...可以看出，SMPL-X 提供的人体结构先验可以给 3DGS 优化提供初始化信息；负文本引导可以确保逼真的人体纹理外观；图像 RGB 与深度图双分支的 SDS 监督约束可以同时对人体的几何和纹理进行优化；

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CVPR2022 | Anchor-Free之Label Assignment全新范式，目标检测经典之作！！！

为了给检测器提供更多的具有判别性的监督信号，作者提出了一种新的Label Assignment方案，称为双加权(DW)，从不同的角度指定正负样本的权重，并使它们相互互补。...为了给权重函数提供更准确的reg分数，作者进一步提出了一个box细化操作。...Generalized focal loss通过联合考虑cls分数和reg质量，给每个Anchor分配一个Soft weight。...候选集合外的Anchor被认为是负样本，不会参与加权函数的设计过程，因为它们的统计数据(如IoU，cls分数)在早期训练阶段非常混乱。...作者提出一个Box Refinement操作，基于预测偏移图，其中分别表示从当前Anchor中心到最左边的l、最上面的r、最右边的r和最下面的b边的预测距离，如图4所示。

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机器学习测试笔记（22）——综合_散点图

BaggingClassifier,BaggingRegressor,VotingClassifier from sklearn.neural_network importMLPClassifier,MLPRegressor...self.Decompositio_model_name=["PCA","NMF","LinearDiscriminantAnalysis"] self.Decompositio_title_name =[u"PCA降维算法",u"非负矩阵分解算法...AgglomerativeClustering','DBSCAN',"BaggingClassifier","BaggingRegressor"] 注：由于'AgglomerativeClustering'和'DBSCAN'画边界非常慢...": if key=="activation": clf =MLPRegressor(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[10,10],...1].max()+0.5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .02),np.arange(y_min,y_max, .02)) #给每个样本分配不同的颜色

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【犀牛鸟·硬核】CIKM 2020|腾讯广告与清华大学联合提出高质量负实例生成新方法

针对每个用户，实际的在线系统首先会根据已经学到的广告和用户的相关度分数过滤候选广告，再对它们进行排序，最后将其展示给该用户。...为了提升训练过程中的负样本质量，已有研究提出了一些用于推荐系统的高级负实例采样方法，比如会对困难的负实例进行过采样的动态负实例采样。...尽管曝光数据中的负实例数量很多，但展示给用户的每个广告都意味着该广告与该用户存在一定的相关性，这会导致信息大量冗余，而且高质量的负实例也不多。 ● 由于选择偏倚现象，仅靠曝光数据进行学习是不准确的。...然后，判别器使用这个生成的负实例样本和已交互的实例作为输入，通过最小化BPR损失（贝叶斯个性化排名损失）来最大化两个输入的分数之差，从而更清楚地分辨它们。...之后，最后隐藏层的输出向量会被转换成负实例的代表度分数。

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3行代码建模，训练速度提升200%？这款时序开源神器PaddleTS太强了！

除了基础能力以外，产品还有以下特色功能：全面的数据类型支持：PaddleTS提供的协变量支持功能，支持历史观测协变量、未来可知协变量、静态协变量和分类变量等各种协变量数据类型，帮助开发者有效利用各种数据充分发挥数据的价值...丰富的分析建模工具集：PaddleTS内置了时序特征处理、数据分析、回测、滚动预测、自动建模、模型融合等分析建模过程中非常实用的功能，可以帮助开发者减少编码数量，提升开发效率。...时序建模代码示例 dataset = TSDataset.load_from_dataframe(df, **kwargs) mlp = MLPRegressor(in_chunk_len = 7 *...AutoTS功能代码示例 autots_model = AutoTS(MLPRegressor, 96, 24) autots_model.fit(tsdataset) 集成预测器Ensemble：该模块采用集成学习的思想...ensemble_model.fit(ts_train, ts_val) 速度快、效果优 PaddleTS基于飞桨框架，对数据加载、模型训练、模型预测等核心环节精心打磨优化，效率相比同类开源产品有非常大的优势

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真正的趋势之王指标_accer指标优点缺点

、实际为正 TN、True Negative 真阴性：预测为负、实际也为负。...然后看假阳性，假阳性的定义是“预测为正，实际为负”，就是预测为某个类，但是实际不是。对类A而言，FP个数为0，我们预测之后，把1和2分给了A，这两个都是正确的，并不存在把不是A类的值分给A的情况。...比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，且是正确的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；而如果我们把所有结果都返回，那么比如Recall是100%，但是Precision就会很低...更一般的，我们定义Fβ分数为：除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。...例如依照最上面的表格来计算:Precison=5/(5+4)=0.556,Recall=5/(5+4)=0.556，然后带入F1的公式求出F1，这种方式被称为Micro-F1微平均。

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机器学习测试笔记（15）——神经网络

）提出了反向传播算法（Backpropagation，BP），因此杰弗瑞·欣顿被称为神经网络之父。...这个函数里面有几个参数非常重要，分别是：solver、hidden_layer_sizes、activation、level和alpha。...)+1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .02),np.arange(y_min, y_max, .02)) #给每个样本分配不同的颜色...+str(level)+",alpha="+str(alpha)+":{:.2%}".format(mlp.score(X_test,y_test))) plt.show() 我们通过下面的函数来调用上面的...sklearn 处理提供MLPClassifier分类方法，还提供方法MLPRegressor回归方法。

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自监督对比学习奠基之作CPC

模型需要学习一个函数，使得两个正样本具有较高的相似度分数，两个负样本具有较低的相似度分数。因此，适当的样本生成对于确保模型学习数据的底层特征/结构至关重要。...按照上面的思路，我们来理解一下对比学习的目标。...原论文提出了用了正样本分数分布与负样本分数比值来进行评价，公式： \frac {p(x_ {t+k|ct})}{p(x_ {t+k})} 假设给定了选取X={x1,x2,…,xN}共N个随机样本，...x_ {t+k})} 最大化，这样我们就得到了最终的损失函数表达如下（Noise-Contrastive Estimation(NCE) Loss, 在这篇文献里定义为InfoNCE）其中分母是负样本的分数之和...contrastive-predictive-coding Github复现主题系列：https://github.com/topics/contrastive-predictive-coding 参考文章：非常感谢这篇文章

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【机器学习笔记】：一文让你彻底记住什么是ROCAUC（看不懂你来找我）

回去以后我从头到尾梳理了一遍所有相关概念，后面的面试基本都回答地很好。现在想将自己的一些理解分享给大家，希望读完本篇可以彻底记住ROC/AUC的概念。 ▌什么是性能度量？...正因为如此，也就衍生出了其它两种指标：精准率和召回率。 3....精准率和召回率的关系，F1分数通过上面的公式，我们发现：精准率和召回率的分子是相同，都是TP，但分母是不同的，一个是（TP+FP），一个是（TP+FN）。两者的关系可以用一个P-R图来展示： ?...ROC曲线的阈值问题与前面的P-R曲线类似，ROC曲线也是通过遍历所有阈值来绘制整条曲线的。如果我们不断的遍历所有阈值，预测的正样本和负样本是在不断变化的，相应的在ROC曲线图中也会沿着曲线滑动。...曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。以下面的样本为例，逻辑回归预测从左到右以升序排列： ?

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推荐系统遇上深度学习(三十八)--CFGAN:一种基于GAN的协同过滤推荐框架

2、模型框架针对上面的问题，作者从原始的GAN出发。提出了一种vector-wise的训练方式。...非常巧妙的是，这里对输出的购买向量增加了一个mask。即图中下面的部分： ? mask向量eu中，用户交互过的地方为1，没有交互过的地方为0，为什么要加入mask呢？...那么如何结合负采样技术，论文中提出了三种方式：zero- reconstruction regularization (named CFGAN−ZR)、partial-masking (named CFGAN...接下来，我们分别介绍三种方式： CFGAN−ZR ZR的方式，就是通过负采样得到一定比例的负样本，对于这些负样本，我们希望预测的分数越接近于0越好。此时G的优化目标变为： ?...2.3 迁移到物品角度迁移到物品角度，非常简单，G的生成目标变为生成物品的购买向量，D的目标变为判别物品的真实购买向量和G生成的物品购买向量。结合负采样的话，同样分为ZR、PM和ZP三种方法。

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DW：优化目标检测训练过程，更全面的正负权重计算 | CVPR 2022

为了给检测器提供更多的监督信息，论文提出了新的LA方法DW(dual weighting)，从不同的角度单独计算$w{pos}$和$w{neg}$并让其能够互补。...此外，为了给权重计算函数提供更准确的reg分数，论文还提出了新的bbox精调操作，预测目标的边界位置并根据对应的特征产生更准确的精调信息。...neg weighting function：同样以预测cls分数和预测框的IoU作为输入，但将neg权重定义为anchor为负的概率以及anchor作为负的重要程度的乘积。 ...图片 DW方法的整体流程如图2所示，先根据中心点距离来为每个GT构造候选正样本集，其余的anchor为候选负样本。由于负样本的统计信息十分混乱，所以不参与权重函数的计算。...为了给检测器提供更多的监督信息，准确地体现anchor的重要程度，论文提出为两者赋予更清晰的neg权重，具体由以下两部分构成。

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Wolfram 语言 13.1 版中的分数阶微积分

这是在分数阶微积分理论中完成的，它将导数和积分的经典微积分概念推广到分数阶 α，使得当阶 α 为正整数（微分）或负整数（积分）时，分数运算的结果与经典微积分运算的结果一致。...下面的动画显示了与普通函数相比，平方函数的卡普托分数导数的行为——即分数阶导数“插值”在整数阶的导数之间： Wolfram语言中的黎曼-刘维尔分数阶微分积分我们在 Wolfram 语言版本 13.1...：在这里，我们展示了 MeijerG （https://reference.wolfram.com/language/ref/MeijerG.html）超函数的分数导数，因为它是一个非常重要的理论案例...：MeijerG 的分数导数是根据另一个 MeijerG 函数给出的：作为最后一个例子，我们给出了一些常见特殊函数的第 α 个小数和第 n 个普通导数的表格：卡普托分数阶微分积分在 Wolfram...现在，绘制之前的解：举一个更有趣的例子，求解 1.9 阶分数谐振子的方程：这种分数谐振子的行为与普通阻尼谐振子的行为非常相似：绘制这些解并进行比较：这个例子清楚地表明，FDE 的阶数可以作为控制参数来模拟一些复杂的系统

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入门 | 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习方法？

回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？...tol=0.001, validation_fraction=0.1, verbose=0, warm_start=False) """ 7、SVR 众所周知，支持向量机在分类领域应用非常广泛...2.5] clf = DecisionTreeRegressor() clf = clf.fit(X, y) clf.predict([[1, 1]]) 10、神经网络神经网络使用slearn中MLPRegressor...from sklearn.neural_network import MLPRegressor mlp=MLPRegressor() mlp.fit(X_train,y_train) """ MLPRegressor...www.kaggle.com/c/favorita-grocery-sales-forecasting/discussion/47575#latest-269568 正在进行中的回归竞赛小伙伴们看到上面的解决方案是不是跃跃欲试

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如何评估机器学习模型的性能

让我从一个非常简单的例子开始。罗宾和山姆都开始为工科大学准备入学考试。他们俩共享一个房间，并在解决数字问题时付出了相同的努力。他们俩全年学习了几乎相同的时间，并参加了期末考试。...基于上面的矩阵，我们可以定义一些非常重要的比率： TPR（真正率）=（真正/实际正） TNR（真负利率）=（真负/实际负） FPR（误报率）=（误报/实际负） FNR（假负率）=（假负/实际正数）对于我们的糖尿病检测模型...为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...现在，以概率分数的降序对所有值进行排序，并以等于所有概率分数的阈值一一取值。然后，我们将获得阈值= [0.96,0.94,0.92,0.14,0.11,0.08]。...只要您模型的AUC分数大于0.5。您的模型很有意义，因为即使是随机模型也可以得分0.5 AUC。非常重要：即使是从不平衡的数据集生成的哑模型，您也可以获得很高的AUC。

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达观数据：LTR那点事—AUC及其与线上点击率的关联详解

做过LTR的人都知道AUC是机器学习中非常重要的评估指标，AUC的提升会带来线上点击率的提升，其值越高越好,最大值为1。那么AUC到底是个什么东东呢？为什么AUC的提升就一定会带来点击率的提升？...这里仍然假定共M有个正样本(用户点击)与N个负样本(用户未点击)，分别对个M正样本与N个负样本的预测分数进行降序排列，对应的序号分别为对应的预测分数分别为这里阈值就是负样本分数: 首先选取作为阀值...(分数>=阀值为正样本，负样本)，则此时负样本中仅有的p1满足预测分数大于等于阀值（实际是等于），故假阳率为；对应的正样本预测分数有大于等于阀值，共个，真阳率...这里我们选取负样本的得分作为阀值，当然也可以选取正样本的分数作为阀值。...最后补充了AUC的不足同时引出了GAUC，用以消除用户间的差异，同时提出了一种新的计算GAUC的方法。

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DW：优化目标检测训练过程，更全面的正负权重计算 | CVPR 2022

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