R- Zero训练误差中的“堆叠”(集成)模型？
R-Zero训练误差中的“堆叠”(集成)模型是一种机器学习方法，它通过结合多个模型的预测结果来改进模型的准确性和稳定性。在训练误差中的堆叠模型中，首先训练多个单独的模型，然后将它们的预测结果组合起来形成最终的预测结果。
堆叠模型的优势在于可以利用不同模型的优点，从而提高整体的预测准确性。通过将多个模型的预测结果进行组合，可以减少单个模型的不确定性，提高模型的鲁棒性。此外，堆叠模型还可以通过选择不同的模型组合策略来进一步优化预测结果。
堆叠模型在各种机器学习任务中都有广泛的应用场景。例如，在分类问题中，堆叠模型可以通过投票或者加权平均的方式得出最终的分类结果。在回归问题中，堆叠模型可以通过平均或加权平均的方式来得到最终的预测结果。
腾讯云提供了一系列适用于堆叠模型的云计算产品，包括：
- 腾讯机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习功能和算法模型，可以支持堆叠模型的训练和部署。
- 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）：提供了高性能的容器集群管理平台，可以方便地部署和管理堆叠模型相关的应用程序。
- 腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了弹性、高可靠的无服务器计算能力，可用于构建和执行堆叠模型的推理服务。
总结而言，堆叠模型是一种有效的机器学习方法，可以通过集成多个模型的预测结果来提高准确性和稳定性。腾讯云提供了丰富的产品和服务来支持堆叠模型的训练、部署和执行，帮助开发者在云计算环境中应用堆叠模型解决复杂的机器学习问题。
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交叉验证Vs.列车验证测试
我还有一个问题是关于上述帖子中的“响亮回答”：
训练次数为k次，每次忽略训练集的不同部分。通常，这些k模型的误差是平均的。这是对要测试的每个模型参数进行的，并且选择误差最小的模型。
当我们说“选择误差最小的模型”时，这意味着：
选择平均误差最小的参数，从K模型中找出具有绝对最小误差的模型。
我们选择平均误差最小的参数，然后在整个训练集上训练一个新的模型，使用这些参数？
我们选取平均误差最小的参数，然后取所训练的K模型的平均权值。
艾恩
浏览 0提问于2019-09-27得票数 4
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归一化(如z评分)是机器学习中常用的预处理方法.我正在分析一个数据集，并使用诸如随机森林或XGBOOST框架之类的集成方法。
现在我比较模型使用
非规范化featuresz-scored特性
使用交叉验证，我观察到在这两种情况下，随着较高的max_depth参数，训练误差减少。
对于1.情况，测试误差也会减少，并在某个MAE上饱和：
然而，对于z得分的特征，测试误差一点也不减少。
在这个问题：中，讨论了基于树的方法不需要规范化。但上面的例子表明，它有一个严重的影响。
因此，我有两个问题：
这是否意味着当测试误差decreases?Should归一化(如z-记分)在使用集成方法时
浏览 2提问于2020-07-02得票数 0
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我正在尝试实现一个用于多类预测的堆叠集成模型。
每个训练例子都是一个向量，有14个特征。总共有12个可能的课程。三个基本模型(下面描述)每个都包含一个14维的特征向量训练示例，并输出一个12维概率向量(1概率/类)。
这三个基本分类模型是从头构建的(即不使用sklearn构建，因此我不能简单地使用sklearn集成方法)，如下所示：
Bayes网:为每个14维训练示例输出一个12维概率向量(1概率/类)其他图形模型:为每个14维训练示例输出概率的12维向量(1概率/类)度量学习模型:为每个14维训练示例输出一个12维概率向量(1概率/类)。
我想将每个训练示例的基本模型的输出叠加起来(即，每个
浏览 1提问于2020-05-22得票数 0
假设我有一些通用数据集，其中OLS回归是最好的选择。因此，我生成了一个带有一阶项的模型，并决定在R中使用Caret作为我的回归系数估计和误差估计。
在插入符号中，这样的结果是：
k10_cv = trainControl(method="cv", number=10)
ols_model = train(Y ~ X1 + X2 + X3, data = my_data, trControl = k10_cv, method = "lm")
从这里，我可以使用summary(ols_model)提取回归信息，也可以通过调用ols_model来提取更多的信息。
当我
浏览 3提问于2018-09-22得票数 2
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我一直在使用早期停止特性的xgboost用于各种问题陈述，主要是分类。但是在处理几个不同领域的数据集时，我有如下观察
在最小的评价误差点，但是当训练和测试之间的差异(用于评估以停止训练轮)误差相对较高时，该模型似乎表现为存在过度拟合。
在这样的情况下，当我考虑在训练和测试(训练期间的评估数据)误差相当相似(虽然评估误差不是最小)的点停止训练回合时，模型表现得更好，并根据误差项估计。
因此，问题是:训练轮的次数是否应该早于最佳点(在训练和测试之间存在很高的发散误差，尽管验证误差较低)？
请假定所有的数据集都已被正确分割，用于训练、测试、验证等。
谢谢。
浏览 0提问于2018-08-16得票数 1
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在回归的目标中，训练错误的总体要点是什么(即，作出预测)？
你可能会说，“嗯，你看，训练错误可以帮助你确定哪种复杂的模型是最好的。”
对此，有些人会说，“不，你不能。低训练误差可能只是意味着你的模型符合你正在训练模型的任何数据，A.K.A超拟合。”
如果训练误差不是一个很好的性能预测指标，那么计算它有什么意义呢？
特别是当我们说，去他妈的训练错误，只是使用验证错误..。
我们什么时候会使用训练错误？
较低的训练误差可能是过度拟合的表现。这是唯一的用途吗？
浏览 3提问于2016-08-08得票数 5
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我正在尝试使用H2O Java构建堆叠集成模型。
为此，我训练了两个模特
一种GBM模型
DRF模型
我以Mojo和二进制格式导出了这些模型。对于导出模型，我使用了以下代码片段：
用于Mojo格式导出：
water.api.ModelsHandler modelsHandler = new ModelsHandler();
water.api.StreamingSchema streamingSchema = modelsHandler.fetchMojo(3, modelsV3); //water.api.schemas3.ModelsV3
用
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗？
据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进了对训练错误的评估。
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
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我尝试了几个神经网络，我想知道，我什么时候才能有一个好的训练模型。
首先，训练误差下降，并在一定数量的时期保持不变，验证误差也是如此。它现在已经收敛了吗？
其次，训练误差在所有模拟时期都会下降，验证误差首先会下降，但在10个时期后会增加。我只能止步于此吗？
在哪种情况下，我会有一个训练得更好的模型？什么是所需的行为？
谢谢
浏览 15提问于2019-11-08得票数 2
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回归学习率: 0.001的训练与测试数据的比率:50%
我训练了我的神经网络，训练误差和测试误差都是从0.120开始的，然后它都稳定地减少并训练到2,105个周期。最终结果为训练误差和训练损失数据均为0.006。这是否被认为是过火、不合身，还是我犯了一个很大的错误？此外，我想问一问，如果一个良好的拟合模型有一个低的验证误差(测试误差)，但仍然略高于训练损失，那么他们之间有多远呢？例如，0.012 =验证损失(测试损失)，0.005为培训损失。一个合适的模型会像那个数字一样吗？
浏览 9提问于2017-05-08得票数 1
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我在用pytorch训练一个模型。每10个历元，我评估整个训练和测试数据集上的训练和测试误差。由于某些原因，求值函数导致我的GPU内存不足。这很奇怪，因为我训练和评估的批大小是相同的。我相信这是因为net.forward()方法被重复调用，并且所有隐藏的值都存储在内存中，但我不确定如何解决这个问题？
def evaluate(self, data):
correct = 0
total = 0
loader = self.train_loader if data == "train" else self.test_loader
for step,
浏览 1提问于2017-11-03得票数 10
我有一些数据X，我想对这些数据执行以下操作：
训练两种模型:支持向量机和Logistic回归
使用基于(1)中的模型的堆叠分类器
从(2)开始校准堆垛机。
我们要训练一个没有训练过模型的数据的堆叠分类器，即我们可以有X_train和X_stack，在X_train上训练模型(1)，然后利用他们对X_stack的预测来训练(2)。
然后，我们需要校准，因此我们需要另一个数据集X_cal。正如您所看到的，由于我们需要这些不同的数据集，所以对于(关键的)培训部分，现在丢失了大量的数据信息。
我正在考虑使用交叉验证来完成这个任务，但我不确定应该如何做到这一点。注意，我的模型需要相当长的时间来训练，因此
浏览 0提问于2023-03-24得票数 0
1回答
考虑一个从训练集中训练的机器学习算法，在PAC学习模型的帮助下，我们得到了所需训练样本大小的界限，因此误差受到限制的概率(由epsilon)是有界的(由Δ)。
关于计算(时间)复杂性，PAC学习模型说了些什么。假设一个学习算法有更多的时间(比如更多的迭代)，那么误差和误差有限的概率是如何变化的
作为一种需要一小时训练的学习算法，在金融预测问题中没有实际意义。我需要的是性能如何随着算法时间的变化而变化，无论是在误差界和误差有界的概率方面。
浏览 1提问于2011-06-28得票数 0
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我的问题是，我获得了一个结果非常好的模型(训练和交叉验证)，但当我再次测试它(使用不同的数据集)时，出现了很差的结果。
我得到了一个经过训练和交叉验证测试的模型。该模型展示了AUC=0.933、TPR=0.90和FPR=0.04
我猜在看图片时不存在过度拟合，对应于学习曲线(误差)、学习曲线(分数)和偏差曲线：
问题是，当我使用不同的测试数据集测试这个模型时，我得到的结果很差，与我之前的结果AUC=0.52、TPR=0.165和FPR=0.105没有任何关系
我使用梯度提升分类器来训练我的模型，使用learning_rate=0.01，max_depth=12，max_featu
浏览 4提问于2015-08-24得票数 1
当我们有较大的测试误差和较大的训练误差时，我们称其为偏差问题。当我们有较低的训练误差和较高的测试误差时，我们称之为方差问题。当训练误差和测试误差都足够低，可以接受时，我们称之为良好拟合或最佳拟合模型。
但是有没有可能有比测试错误更多的训练错误？如果是，那我们该怎么说呢？此外，测试和训练集是随机选择的，因此不需要进行任何预先设置！
Training Test Model
error error
low low GOOD FIT
low high HIGH VARIANCE
high high HIGH B
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
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多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。
我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模型进行训练，并通过有效集验证验证结果。
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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我有一个线性回归模型，我的成本函数是误差平方和函数。我已经将我的完整数据集拆分为三个数据集:训练、验证和测试。我不确定如何计算训练误差和验证误差(以及两者之间的差异)。 训练误差是使用训练数据集计算的残差平方和误差吗？ 举个例子:如果我在Python中这样做，假设我在训练数据集中有90个数据点，那么这是训练错误的正确代码吗？ y_predicted = f(X_train, theta) #predicted y-value at point x, where y_train is the actual y-value at x
training_error = 0
for i in ran
浏览 163提问于2020-04-25得票数 1
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我用Scikit Learn和Python创建了一个ML模型。我计算了R平方误差。是否有方法将此错误转换为百分比错误？例如，如果我的真实值为100和50，预测值为90和40，我的平均百分比误差为15%，因为第一次预测的误差为10%，第二次预测的误差为20%。有没有一种方法可以根据R-平方得到的值来计算百分比误差*(平均百分比误差)？
浏览 13提问于2020-09-06得票数 0
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这些讨论讨论了(，)关于向Tensorflow图添加新层并重新训练模型的问题。
下面的代码显示了如何在恢复的可训练模型中添加新的层。
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
#First let's load meta graph and restore weights
saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))
浏览 1提问于2019-07-22得票数 0
下面的快照显示了我的代码，以获得mse和我的模型在培训和测试期间的分数。根据守则，是否可以假定：
看看RandomForestRegressor，它真的表明模型在训练集上表现不佳吗？因为MSE在训练集上是高的，在测试集上是低的。我们可以说模特不合身吗？
同样的，
XGBRegressor，我有低的训练误差和高的测试误差。这是否意味着，这个模型太合适了？
浏览 3提问于2022-10-15得票数 -2
如果我将随机森林模型应用于R中的训练集，
forest = randomForest(y ~ ., data = dat)
pred1 = predict(forest, newdata = dat)
pred2 = forest$predicted
第二行和第三行是应用于相同数据集的相同模型，但为什么它们会给出不同的值？
pred1用于与真实响应值比较并计算训练集的均方根误差，而pred2用于与真实响应值比较并计算测试集的均方根误差(出袋误差)？
谢谢!
浏览 1提问于2018-11-17得票数 0
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我正在实现一个pytorch神经网络(回归)，并希望确定最佳的网络拓扑结构、优化器等。我使用交叉验证，因为我有x个测量数据库，我想评估我是否能够用x数据库的子集来训练一个神经网络，并将神经网络应用到看不见的数据库中。因此，我还介绍了一个测试数据库，它不用于超参数识别阶段。对于如何处理交叉验证中的历元数，我感到困惑，例如，我有许多历元= 100。有两种选择：
划时代数是一个需要调整的超参数。在每个时代，跨越所有交叉验证迭代的平均误差被确定。在使用所有网络拓扑、优化器等对模型进行培训之后，将确定具有最小平均误差的模型，并具有如下参数：
-network拓扑:1
-optimizer: SGD
年代
浏览 1提问于2020-04-29得票数 1
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场景是这样的:我想结合使用不同的数据训练的三个scikit学习分类器(例如:3个SVM分类器)，但最终的模型(实际预测实例的模型)需要是一个集成/堆叠或一个简单地考虑三个辅助分类器的modelo。 假设分类器为SVM1、SVM2和SVM3，以及训练TS1、TS2和TS3的可用子集。SVM1将配备TS1；SVM2将配备TS2；SVM3将配备TS3。 最终的模型将预测新的实例，需要是SVM1，SVM2和SVM3的集合。我不想用相同的数据来拟合所有的3个辅助方法。我想将整个训练数据分成子集(TS1，TS2，TS3)，并用不同的子集对每个辅助分类器进行拟合。 有什么想法吗？
浏览 23提问于2021-06-27得票数 0
我在keras中有两个受过训练的模型，我想把一个放在另一个上面，形成一个模型。我想把我受过训练的模特组合成一个。
我认为merge(Merge)是用于水平堆叠模型，而我想要垂直堆叠keras函数API模型。
PS :输出1的形状与输入2相同。
浏览 1提问于2018-04-30得票数 5
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我想在每分钟接收到的数据上逐步训练我的预训练的自动编码器模型。基于这线程，对model.fit的连续调用将逐步训练模型。然而，我的模型的重建误差和总体精度似乎比最初的更差。代码如下所示：
autoencoder = load_pretrained_model()
try:
while True:
data = collect_new_data()
autoencoder = train_model(data) # Invokes autoencoder.fit()
time.sleep(60)
except KeyboardInterrupt:
浏览 0提问于2022-03-20得票数 0
3回答
问:比较不同型号的RMSE或R-平方，哪一个是更好的衡量标准？
我搜索了一点--通常所有的博客都说这两个指标解释了一个不同的概念，R-平方是衡量模型解释了多少方差，RMSE给出了关于平均错误的提示。
我的回答是:我认为RMSE可以用来比较训练错误和验证错误，基本上可以判断模型是否适合。这也将说明两个模型在未知数据上的表现如何，但R平方只表示模型匹配的信息，它没有给出模型如何处理未见数据的信息。
因此，如果您担心模型对未见数据或测试数据的性能，RMSE比R-平方更好。
我的答案是对的吗?
(注:如果你知道R-平方比RMSE更好的情况，请加分)
浏览 0提问于2021-08-29得票数 1
我有一个多元数据集，包含A和B。我想看看A和B样本之间是否有差异。我目前对如何做到这一点有两个想法，但我不确定它们是否有效。
对A样本进行模型训练，对B样本分别进行模型训练，并比较回归系数。
用A样本训练一个模型，比较A样本和所有B样本的误差，看看误差有什么不同。
第一个解背后的思想过程是，如果两个数据集是相似的，所计算的回归系数也是相似的。我对第二个解决方案的想法是，如果这两个数据集足够相似，在A上训练的模型应该做得比较好预测B。然后我可以做一些统计检验，证实B的误差与A的遮挡没有显著的差别。
这条思路有意义吗？系数和误差的差异是否意味着数据集中的差异？我觉得这是不可行的，因为我在任何地方都
浏览 0提问于2021-10-21得票数 2
X数据的两个常见的ML预处理步骤是标准化(例如，缩放到单位方差)和分解(将特征映射到一个新空间AIUI)。
在ML管道中实现这些步骤(包括培训/测试/验证集)的两种可能方法是：
1)对整个训练/测试/验证X数据集进行标准化/分解，然后分解成训练/测试集，并使用最小误差模型对验证集进行预测。
( ii)分成训练/测试集，然后分别对训练/测试集进行标准化/分解，并使用最低误差模型(标准化/分解后)对验证集进行预测。
这些方法中的一种比另一种更可取吗?为什么？
浏览 2提问于2015-05-12得票数 1
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我正在使用Python的大Keras库来训练神经网络。我对一种我不明白的行为感到好奇。
通常，甚至更小的模型收敛到比小的更大的误差。
这一切为什么要发生？我希望更大的模型只是训练时间更长，但收敛到较小或相同的误差。
我对模型进行了超优化，尝试了不同数量的失学正则化，并让它有足够的时间进行训练。我试验了大约10-20k参数、5层、10M数据样本和20-100个低LR历元的模型。模型包含密集的有时是LSTM层。
浏览 0提问于2018-01-31得票数 0
2回答
假设我在一个特定的训练集上训练了一个多元线性回归模型，并且模型参数\theta=[\theta_1,\theta_2,\ldots, \theta_n]是通过最小化一个成本函数来确定的，比如均方误差。
现在，如果出于某种原因，我决定将错误函数的选择从MSE改为MAE (平均绝对误差)，这会改变我的模型参数\theta还是保持不变？
浏览 0提问于2018-11-26得票数 0
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如何绘制支持向量分类(SVC)等分类模型的训练测试误差。我使用的是滑雪板模块中的SVC，无法获得训练和测试错误来绘图。
浏览 0提问于2018-09-20得票数 2
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2回答
在Keras中，有没有办法交叉验证正在监控的EarlyStopping(monitor = 'val_acc', patience = 5)的提前停止指标？在允许训练进入下一个时期之前，是否可以对模型进行交叉验证，以获得更稳健的测试误差估计？我发现，早期停止度量，比如验证集上的准确性，可能会受到高方差的影响。早期停止的模型通常在看不见的数据上表现不佳，我怀疑这是因为与验证集方法相关的高方差。
为了最小化早期停止指标中的方差，我想在模型从epoch i训练到epoch i + 1时对早期停止指标进行k折叠交叉验证。我想在epoch i上使用模型，将训练数据分成10个部分，在9个部
浏览 6提问于2018-10-13得票数 6
使用R的h2o包，我创建了一组基本模型，使用禁用StackedEns综的AutoML。因此，模型集只包含默认情况下AutoML生成的基本模型(GLM、GBM、XGBoost、DeepLearning和DRF)。使用这些基本模型，我能够成功地使用h2o.stackedEnsemble函数(即带有缺省参数的GLM )手动训练默认的堆叠集成。我将模型导出为一个MOJO，关闭了H2O集群，重新启动了R，初始化了一个新的H2O集群，导入了堆叠的集成MOJO，并在一个新的验证集上成功地生成了预测。
到目前一切尚好。
接下来，我按照完全相同的过程做了同样的事情，但这次我做了一个改变:我用基本模型之间的所有配
浏览 3提问于2022-01-05得票数 1
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在训练模型之后，我想了解训练RMSE的方差。要做到这一点，一种方法是将误差条添加到调整参数与交叉验证误差的曲线图中。
如果我的训练方法有一个trControl，我可以向train图添加错误条吗？我是否必须通过首先获取model$results来手动执行此操作？下面显示的是一个最小的工作示例。我训练了一个模型，并希望绘制每个调优参数的误差条。
library(tidyverse)
library(ElemStatLearn)
library(caret)
data(prostate)
dtrain = prostate %>% filter(train) %>% select(
浏览 2提问于2018-02-21得票数 0
我想计算零膨胀负二项分布模型的聚类标准误差。默认情况下，zeroinfl (来自pscl包)返回使用optim返回的Hessian矩阵导出的标准错误，例如：
library(pscl)
data("bioChemists", package = "pscl")
dim(bioChemists)
head(bioChemists)
## default start values
fm1 <- zeroinfl(art ~ ., data = bioChemists, dist = "negbin"))
summary(fm1)
有没有办法在观
浏览 2提问于2016-02-12得票数 2
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改进线性回归模型的技巧
、、、
我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。
训练集的均方误差: 36530921.0123
训练集的$R^2$值: 0.7477
有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的R2值: 0.9275088299658416训练集的均方误差: 4.111793316375822e-10训练集的R2值: 0.9342888671422529。
那么，我们能考虑标准化数据集以获得更好的准确性吗？
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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我训练和测试了一个神经网络，其中我有两个变量作为我的因变量，因此，在输出中，有两个NumPy阵列的训练和测试，每个NumPy阵列有2个输出。
import pandas as pd
import numpy as np
y_test =
array([[242.14, 61.],
[179.48, 140.54],
[ 98.16, 36.05],
...,
[187.73, 111.39],
[ 52.15, 25.82],
[119.92, 54.52]])
y_pred =
array([[[178.8299 ],
[ 73
浏览 2提问于2022-10-19得票数 0
2回答
假设我们需要神经网络架构，A和B，我们训练x每一次。在x再训练的基础上，计算每个模型的x预测误差，并绘制相应的分布图。这意味着，对于模型A，我们有一个误差密度\mathcal{D}_A，对于B一个密度\mathcal{D}_B。
显然，如果A \mu_A < \mu_B的误差平均值和A \sigma_A < \sigma_B 误差的标准差，我会选择A作为我的最佳模型。但是如果\mu_A < \mu_B但是\sigma_A > \sigma_B，我们如何选择这个模型呢？
我的问题通常是:给定两个错误密度\mathcal{D}_A和\mathcal{D}_B，如何比较这两种
浏览 0提问于2021-07-17得票数 2
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是否将噪声添加到输出数据中作为正则化技术，以避免对训练数据进行过度拟合？
它如何减少泛化误差并帮助正则化，因为据我所知，正则化与我们的模型的复杂性直接相关。
它与经过训练的模型的复杂性有什么关系？
浏览 6提问于2019-12-29得票数 1
对于上下文，我在Keras中训练了两个独立的自动编码器:一个具有标准的MSE损失函数，另一个具有自定义的MSE损失函数。当在训练中的给定时间点评估这两个模型时，它们具有非常相似的性能，但损失却非常不同。 我的性能指标是平均百分比误差。这两个模型都在重建原始图像，平均误差在3%左右。然而，当这些模型被保存时，标准Keras MSE模型的损失不到1.0，而具有自定义MSE成本函数的模型的损失约为30。 如果他们的表现如此一致，为什么损失会有如此巨大的差异？
浏览 31提问于2020-04-24得票数 0
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我正在构建一个用于预测的LSTM模型。我的数据集大约有248000条数据，我使用24000条(约10%)作为验证集，其他的是训练集。我的模型学习曲线如下：
验证误差始终是从头开始的0.00002，训练误差在周期20时减少到0.013533。
我仔细阅读过这篇文章：
我的验证集不具有代表性吗？解决方案是使用更大的验证集吗？
浏览 0提问于2020-07-13得票数 2
1回答
最好的方法是创建最精确的分类器，训练一组分类算法，如ANN、SVM、KNN等，并测试不同的参数以获得每个分类器的最优参数，看看哪个分类器的测试误差最小？
还是更好地使用集成方法，选择不同类型的训练分类器的“多数”决策？
浏览 0提问于2016-06-18得票数 1
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嘿，我正在训练一个CNN模型，我想知道如果我使用相同的数据进行验证和测试会发生什么？模型是否也对验证数据进行了培训？(我的模型看到验证数据了吗？)还是只计算了误差和准确度，并在训练中加以考虑？
浏览 6提问于2020-05-24得票数 1
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多元正态分布拟合数据集
、、、、
我读了几篇关于RNN网络的论文。在某种程度上，我理解了以下的解释：
是在sN上训练的预测模型，用于计算验证序列和测试序列中每个点的误差向量。对误差向量进行建模，拟合多元高斯分布N=N(μ，Σ)。观测误差向量e(t)的似然p(t)由N at e(t) (类似于基于卡尔曼滤波的动态预测模型5用于新颖性检测的归一化新息平方(NIS) )给出。利用vN1点的误差向量，利用最大似然估计估计参数μ和Σ。
和：
-多元高斯分布拟合到验证集上的误差向量。Y (t)是应用多元高斯分布N=N(，±)后，误差向量e (t)的概率。采用最大似然估计方法对vN中的点进行参数估计和Σ选择。
vN或vN1是验证数据集
浏览 8提问于2021-04-26得票数 2
1回答
我试图在两个变量“面积”和“强度”之间运行lm/glm。
我在所有行合并的变量之间进行了线性模型回归，得到了如下总结结果。我想为每个城市分别运行两个变量的lm (A/B/C/D/E)。如何修改/循环脚本，使我不必运行脚本5次，并且r-平方值和模型结果被添加到dataframe中？
R1 <- lm(公式=面积~强度，数据= df1)调用:lm(公式=面积~强度，数据= df1)
残差:最小1Q中位数3Q最大值-2716.1 -1540.5 -684.3 1588.8 2686.8
系数:估计性病。误差t值Pr(>x_t_x)(截距) 1646.30 569.73 2.89
浏览 2提问于2021-08-04得票数 0
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与特定行业/应用程序中的其他模型相比，堆叠集成在哪些领域/问题中是有用的。一般采用线性回归等简单模型进行解释，而在不同情况下则采用神经网络等黑箱模型。堆叠的合奏模型站在哪里？
浏览 0提问于2022-11-15得票数 1
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我将我的数据集分为训练集和测试集。在训练集上，我使用了10折交叉验证。这应该给出平均CV_train误差和平均CV_validation误差。查看CV_train和CV_validation误差的平均值将给出我是否过拟合/欠拟合的指示。但我似乎只得到了CV_validation的平均误差 library(caret)
train.control <- trainControl(method="cv", number=10, returnResamp="all", savePredictions="final")
model <-
浏览 33提问于2020-07-12得票数 0
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当我运行我的三个不同的神经网络，我得到以下的学习曲线使用MSE。
📷
我相信我的模型库是好的，不过分适合或不适合。此外，我认为我的模型小是由于高训练误差和高验证误差不适合。不过，我不太确定大模特儿。取MSE的平方根，模型大的训练集和验证集的RMSE均低于模型库。但从图片上看，从我在课堂上学到的知识来看，它仍然不适合吗？
这是正确的吗？我只是不明白模型如何表现良好，但它没有学习看图片。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2021-12-15得票数 0
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