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沙龙
1
回答
R
错误
中
的
Knn
“'
test
‘
和
'
train
’
的
暗
度
不同
”
r
我有下面的代码,最后
的
错误
是“'
test
‘
和
'
train
’
的
暗
度
不同
”。我不明白为什么我会得到这个
错误
。summary(as.factor(winered$quality02)) winered.
train
=y)/length(x)
knn</
浏览 33
提问于2021-07-18
得票数 0
1
回答
为什么` `class::
knn
()`函数给出
的
结果与带有固定k
的
`kknn::kknn()`
不同
?
r
、
knn
、
tidymodels
我正在尝试将统计学习导论
中
的
基本
R
代码转换为
R
tidymodels生态系统。本书使用class::
knn
(),tidymodels使用kknn::kknn()。当我使用固定
的
k做
knn
时,我得到了
不同
的
结果,所以我剥离了tidymodel,并尝试使用class::
knn
()
和
kknn::kknn()进行比较,但我仍然得到了
不同
的
结果。(class)
kn
浏览 24
提问于2021-11-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何计算
R
中
两个
不同
大小矩阵
的
最近邻点?
r
、
matlab
、
matrix
我是
R
的
初学者,我有两个2D矩阵,其中包含经度(第一个colum)
和
纬度(第二个colum)数据。两个矩阵
的
大小分别是: dim_o(93264,2),dim_m(174688,2)。我可以用Matlab (MeteoLab工具箱)计算它,方法如下:我在库(类)
中
尝试了
R
中
的
knn
函数: x.
train</e
浏览 4
提问于2016-03-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
“
knn
中
的
错误
(.)不允许丢失值”,为什么?
r
、
knn
我在类变量中有一个缺少值
的
测试集。在运行
knn
时,我会得到
错误
消息: "predictor_1" = runif(30), &quo
浏览 0
提问于2016-07-28
得票数 4
回答已采纳
1
回答
为什么在我
的
训练
和
测试集上,我
的
平均cross_val_score与我
的
R
-平方值如此
不同
?
python
、
machine-learning
、
cross-validation
我正在运行一个回归问题并评估它
的
性能。我想知道我
的
R
平方值怎么会和我
的
交叉验证分数如此
不同
。这是过度适应
的
迹象吗?这是我设计
的
一个例子。X
和
Y分别被定义为特征
和
目标。X_
train
, X_
test
, y_
train
, y_
test
=
train
_
test
_split(X, Y,
test
_size=.2, r
浏览 3
提问于2020-10-06
得票数 0
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2
回答
当y是一个数据帧并且k=2时,FNN::
knn
.reg()
中
的
下标越界
r
、
knn
我试图使用FNN包
中
的
knn
.reg()进行预测,但我遇到了一个不寻常
的
错误
。当y作为数据帧传递给
knn
.reg()时,我尝试使用2个最近
的
邻居进行预测,得到以下
错误
消息:但是我已经知道,将y作为向量传递给k = 2是有效
的
(并且还会产生与y是数据帧时相同
的
预测结果),但我不确定为什么当y是数据帧时,
错误<
浏览 4
提问于2017-10-02
得票数 2
1
回答
不显示ggplot
r
、
ggplot2
我已经写了一个函数,在
KNN
分类问题中,图(在基
R
和
gg图中)是K
的
各种值
的
错误
分类率。我
的
问题是,当基本
R
图显示时,ggplot图不显示。当我从函数
中
取出ggplot代码时,它就能工作了。
train
, ]
knn
.
浏览 0
提问于2018-02-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何解决以下维度与
R
的
K个最近邻居
的
不匹配问题?
r
在下面的代码
中
,我尝试使用具有单个预测器
的
K个最近邻居。据我所知,
train
.X
中
的
示例数量不需要与
test
.X
中
的
示例数量相匹配,但是
R
似乎没有正确解析我
的
输入。library(ISLR)
train
.X = Weekly$Lag2[
train
]
test
.
浏览 0
提问于2013-10-16
得票数 11
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8
回答
R
中
的
KNN
:“火车
和
班级有
不同
的
长度”?
r
这是我
的
代码:
train
_labels <- read.table("kaggle_
train
_labels.txt", sep="\t")
test
_points <- read.table("kaggle_
test
_points.t
浏览 6
提问于2013-04-29
得票数 17
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1
回答
决策树回归
和
KNN
回归
的
评价指标
regression
、
decision-trees
、
linear-regression
、
k-nn
我已经开始从事决策树回归
和
KNN
Regressor
的
工作。我还粘贴了$
R
^2$
和
MSE值。据我
的
理解,线性回归模型是稳定
的
,决策树是过拟合
的
,
KNN
的
误差较小。这里需要考虑哪种模式?
R
浏览 0
提问于2018-05-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在kknn函数中进行预测?图书馆(Kknn)
r
、
knn
、
nearest-neighbor
在训练数据
中
,我排除了循环中
的
一个点来手动创建LOOCV。
knn
.fit <- kknn(as.factor(
R
1)~.,
train
.data, validation.data, k = 40,pred.
knn
<- predict(
knn
.fit, data.
test
)
浏览 1
提问于2019-08-25
得票数 4
回答已采纳
2
回答
R
: for循环,同时将数据设置为
r
、
loops
、
dataframe
、
knn
我正在执行文本分类,我已经创建了特性,我有多个标签来训练
和
预测哪些基本上是二进制变量,我想要预测。
train
_label <-
train
_data[,c(col)]} Error in
knn</em
浏览 2
提问于2018-01-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
knn
列车
和
等级有
不同
的
长度。
r
、
machine-learning
、
knn
神经网络模型预测新数据,但误差说:“‘火车’
和
‘班次’有
不同
的
长度”。pred_
knn
<-
knn
(
train
=df[, c(1,2)],
test
=df_new, cl=df$golf, k=1) 非常感谢!
浏览 3
提问于2020-02-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
分类器混淆矩阵
的
比较
python
、
logistic-regression
、
k-nn
、
confusion-matrix
、
lda-classifier
我尝试将Logistic回归、线性判别分析
和
KNN
应用于python
的
“统计学习导论”( 市场数据集 )
中
。📷
浏览 0
提问于2021-09-17
得票数 1
回答已采纳
3
回答
分类-获取一些标签值来检查与另一个类(Python)有多近
python
、
classification
、
naive-bayes-classifier
、
python-3.x
、
text-classification
我在python中使用3种方法进行文本分类:
kNN
、朴素贝叶斯
和
支持向量机。我有三个班-简单,中等
和
艰苦。准确
度
很好。是否有方法检查新文本的确切值?经过标签编码0是容易
的
,1是
中
,2是硬。我
的
一些代码片段: df[
浏览 0
提问于2020-04-29
得票数 1
1
回答
所有参数必须具有相同
的
长度,
test
.X为空
r
、
classification
、
knn
我试图执行
KNN
在
R
上
的
数据,遵循3路分类车辆类型(汽车,船,飞机),使用列,如mpg,成本作为功能。首先,当我跑步时:然后返回
和
返回 Error
浏览 5
提问于2021-04-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当试图在
R
中
运行代码时,“model.frame.default
中
的
错误
,变量长度
不同
”
r
、
machine-learning
、
knn
我正在尝试一个ML算法,并为此使用了来自Heights库
的
dslabs数据。我想在
KNN
算法中找到
不同
k值
的
F1值。首先,我根据需要在set.seed()上创建了测试
和
训练集。但是我得到了
错误
,如下所示:
train
_set
浏览 0
提问于2020-05-20
得票数 0
2
回答
使用for循环来追加到
r
中
的
空对象
r
、
for-loop
这似乎是个新手
的
问题,但我很难理解为什么这个问题行不通。answer = c() answer = c()
test
<- mean(
knn
.pred ==
test
_week$Dir
浏览 2
提问于2014-08-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
R
:两个(明显相同)
knn
模型返回
不同
的
数据。
r
、
knn
我正在使用
R
类包
中
的
knn
创建一个
knn
分类模型:impens_
test
_pred2 <-
knn
(
train
= <
浏览 0
提问于2018-03-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当我们将.fit()方法应用于Scikit
中
的
kNN
模型时会发生什么-了解
kNN
是否没有训练阶段?
machine-learning
、
scikit-learn
、
knn
、
training-data
由于
kNN
在内存级别处理训练
和
预测,并且不需要显式
的
训练过程,因此当拟合
knn
模型时到底会发生什么?我认为这一步与训练模型有关。谢谢。 如果我跳过拟合步骤,这是我将得到
的
错误
。示例代码: from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier f=
r</e
浏览 104
提问于2020-12-28
得票数 2
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