当我尝试使用训练数据对新的测试数据进行分类时,我在Weka Explorer中得到了以下消息:
Problem evaluating classifier:
Train and test set are not compatible
Attributed differ at position 6:
Labels differ at position 1: TRUE != FALSE
我正在使用J48分类器根据布尔形式和数字形式的关键字的流行度对RSS进行分类。只有布尔变量才会出现此问题。我的训练数据如下:
@relation _dm_3793_855329_11032013_136299347
嗨,帮助我处理下面的代码,我正在做一个项目,但我被困住了:我正在使用EMD方法来分解imfs中的信号,但问题是我不知道如何在这些IMF中应用MSE和RMSE频率指示器。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io.wavfile as wavfile
from PyEMD import EMD, Visualisation
x = data[:, 0] # Sélection du canal 1
# Création de instants d'échantillons
t = np.lin
当我尝试使用朴素贝叶斯分类器进行预测时,我正在与维度错误作斗争。
数据由句子列和情感列(也称为标签)组成。我想使用朴素贝叶斯分类器来预测每句话的情绪。
我从分离测试、训练和验证数据集开始。
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import (CountVectorizer,TfidfVectorizer, TfidfTransformer)
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_selection import Selec
我有训练特征和测试特征数组,每个数组有两列,而训练标签和测试标签各有3列。在预测了两列测试标签之后,我返回了一个三列数组。尝试执行evaluate()会引发异常ValueError: Error when checking input: expected dense_30_input to have shape (2,) but got array with shape (3,)。我不明白是因为我想让它计算一个形状为3的数组?代码如下:
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
我正试图建立一个CNN,训练一组206张图像,测试一组19张图片,每一节课。
我已经建立了一个由两个卷积层和一个完全连接组成的模型。为了避免过度适应,我在整个连接中增加了辍学。
在第一个时期,损耗从0.02开始,精度为0.88。验证精度为1.00。在其他49个年代中,训练和验证的准确性保持在1.00。
为了检查,我试着用一个正确的图像和一个错误的图像来预测。两次预测都是返回0.0
我做错了什么?
# Tanjavur Painting Detection
# Part 1 Building CNN
# Importing Keras packages
from keras.models im
我的项目我训练了一个BaggingClassifier。由于使用的数据包含分类特征,因此我使用pandas框架(Get_dummies)对其进行编码。在此之后,我训练分类器。
现在我想做一个预测。它返回了这个错误:
ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features is 12 and input n_features is 6.
我确实理解为什么我会得到这个错误。模型中的必需功能: 12
预测数据集内的给定特征:6
由于编码,在这种情况下,训练数据集扩展到12个特征。我用于预测的
我有一个20列的训练数据集,所有这些都是我必须用于训练模型的因素,我已经获得了测试数据集,我必须应用我的模型进行预测并提交。
我在做最初的数据探索,出于好奇,我检查了训练数据和测试数据的级别,因为我们正在处理所有的分类variables.To,我很沮丧,大多数类别(变量)在训练和测试数据集中都有不同的级别。
例如
table(train$cap.shape) #training data column levels
b c f k x
196 4 2356 828 2300
table(test$cap.shape) #test data
b