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沙龙
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回答
RandomForestClassifier
:
GridSearchCV
之后
的
糟糕
召回
python
、
random-forest
、
grid-search
我使用带有scroing='recall‘
的
GridSearchCV
来找到适合模型
的
最佳参数。 我知道在这个时刻,模型不会有很好
的
表现。但我搞不懂为什么使用GridSearch参数会比使用基线模型更
糟糕
。我也用同样
的
行为尝试了RandomzizedSearchCV。[ 2289 139]] === Confusion Matrix === [ 2426 2]] 我没想到我
的
浏览 12
提问于2020-03-27
得票数 1
3
回答
GridSearch简历:不平衡数据集
的
合适评分标准
class-imbalance
、
grid-search
我是机器学习
的
新手。这是我
的
1^{st}机器学习项目,我正在对不平衡
的
数据集进行分类。目标变量中也有多个类。roc_au有时用于不平衡
的
数据集。但是有几个 我该用哪一种?或者,查准率-
召回
_auc也被使用.但我似乎找不到
GridSearchCV
的
评分标准。我如何在
GridSea
浏览 0
提问于2021-10-26
得票数 1
1
回答
使用RandomForest
的
GridsearchCV
python-3.x
、
machine-learning
、
random-forest
、
grid-search
所以我正在用RandomForest和
GridsearchCV
做一些参数方面的事情。这是我
的
代码。#Import '
GridSearchCV
' and 'make_scorer'from sklearn.metrics(
RandomForestClassifier
(), parameters) #Make an f1 scoring function using &
浏览 4
提问于2017-07-31
得票数 0
1
回答
如何在python中对PMML模型进行HyperParameter调优?
python
、
machine-learning
、
random-forest
、
hyperparameters
、
pmml
代码创建Python模型from sklearn2pmml import sklearn2pmmlsklearn2pmml(rf, "classification pmml file/random.pmml",with_repr=True) 我使用Python语言中
的
以下代码加载保存
的
浏览 0
提问于2019-12-16
得票数 1
1
回答
英特尔daal4py分类器与scikit学习
scikit-learn
、
artificial-intelligence
、
random-forest
我正在测试最新版本
的
英特尔daal4py分类器与sklearn兼容
的
包装器。英特尔k-最近分类器可以很好地工作在sklearn
的
cross_val_score()和
GridSearchCV
中。英特尔分类器
的
性能提升是显著
的
,而英特尔和sklearn模型在10个不同
的
大型公共数据集和一些模拟数据集上提供了一般可比较
的
结果。用于英特尔随机林分类器
的
与sklearn兼容
的
包装器似乎完全崩溃了。我正在使用: K-最近
浏览 4
提问于2019-10-05
得票数 0
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1
回答
SCIKIT学习用户指南中
的
GridSearch示例尝试给出错误
python
、
scikit-learn
、
random-forest
、
gridsearchcv
、
user-guide
我试图按照网格搜索
的
SCIKIT用户指南运行相同
的
代码,但却让error.Quite大吃一惊。from sklearn.model_selection import
GridSearchCV
paramgrid={'base_estimator_max_depth':[2,4,6,8]} search=
GridSearchCV
(calibrated_fores
浏览 10
提问于2020-10-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用predict_proba和class_weight进行校准
machine-learning
、
python
、
classification
、
scikit-learn
、
random-forest
然而,我更喜欢假否定而不是假阳性,也就是说,我更喜欢说一个句子是中性
的
,即使它不是说一个句子是中性
的
,更重要
的
是如果它是否定
的
。
浏览 0
提问于2020-11-15
得票数 3
1
回答
网格搜索分类
的
自定义评分函数
python
、
scikit-learn
、
classification
、
grid-search
我想在
GridSearchCV
中为
RandomForestClassifier
执行一个学习,并且我有一个自定义
的
评分函数,我想使用它。如何指示
GridSearchCV
使用predict_proba()而不是predict()?from sklearn.model_selection import
GridSearchCV
from sklearn.ensemble import
RandomForestClassifier
param_grid = {'min_samples_l
浏览 0
提问于2018-05-16
得票数 5
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2
回答
通过
GridSearchCV
建立精密度模型进行
召回
优化
python
、
scikit-learn
、
grid-search
给出了一个叫m
的
机器学习模型,我对伽马值执行了一个
gridSearchCV
,以优化回忆。我想回答这个问题:“网格搜索应该找到最适合
召回
的
模型。这个模型
的
召回
比精确性要好多少?”所以我做了
gridSearchCV
:grid_m_re =
GridSearchCV
recall): ', grid_m_r
浏览 1
提问于2018-02-28
得票数 1
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1
回答
param_grid为空
的
GridSearchCV
()
python
、
pandas
、
scikit-learn
我
的
理解正确吗?如果我只想使用
GridSearchCV
()而不是超参数模型调优,而只想对现有的基本估计器进行交叉验证,我可以只使用空
的
param_grid: rf_cv
浏览 3
提问于2021-06-06
得票数 1
1
回答
为什么树比提升分类器要好得多呢?
classification
、
scikit-learn
DecisionTreeClassifier
RandomForestClassifier
ExtraTreesClassifier给出了0.9
的
准确性(以及精确性和
召回
率)关于这个巨大
的
差异有什么建议吗?None).mean()) from sklearn.model_selection impo
浏览 0
提问于2019-12-04
得票数 1
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1
回答
在
RandomForestClassifier
上执行
GridSearchCV
的
精度较低
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我正在努力提高使用
GridSearchCV
对负面和正面评论进行分类
的
RandomForestClassifier
的
性能,但似乎准确率总是比基本算法低10%左右。为什么会这样呢?请在下面找到我
的
代码: 90%准确率
的
基本算法: algo_base =
RandomForestClassifier
() algo_base.fit(X_train, y_train) 80%准确率
的
GridSearchCV
算法: param_grid = {
浏览 42
提问于2021-05-08
得票数 0
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2
回答
如何在
GridSearchCV
中使用最佳参数作为分类器
的
参数?
machine-learning
、
scikit-learn
、
grid-search
我有一个名为svc_param_selection(X, y, n)
的
函数,它返回best_param_。现在,我希望使用返回
的
best_params作为分类器
的
参数,如:。params in param_grid: print (svc_clf) 这里
的
参数似乎不是网格
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 0
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1
回答
如何对多标签分类问题执行网格搜索?
scikit-learn
、
classification
、
grid-search
、
multiclass-classification
、
gridsearchcv
我正在学习Scikit我就是这么写
的
: {'
randomforestclassifier
__n_estimators': [3, 10, 30], '
randomforestclassifier
__max_features': [2, 4, 5, 8]}, {'
randomforestclassifier
__bo
浏览 3
提问于2022-02-06
得票数 0
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1
回答
从
gridsearchcv
中提取结果
python
、
pandas
、
gridsearchcv
我刚刚完成了一个基于树
的
建模
的
网格搜索简历,在查看了结果后,我设法从
gridsearchCV
访问了每次迭代
的
结果。 我需要每个参数运行到一个单独
的
行和一个单独
的
列中。基本上,我需要一个新列中
的
每个参数,如下所示。
浏览 24
提问于2019-03-07
得票数 0
1
回答
使用
GridSearchCV
启用所有核心
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
random-forest
我用
GridSearchCV
来寻找
RandomForestClassifier
的
最优参数clf =
RandomForestClassifier
(n_jobs=-1) "criterion": ["gini", "entropy"]} grid_search =
Gri
浏览 0
提问于2017-07-02
得票数 1
1
回答
如何在Python中提高不平衡数据集
的
查准率和
召回
率
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
nlp
、
precision-recall
我构建了一个有监督
的
模型来对医学文本数据进行分类(我
的
输出预测了疾病
的
积极或消极发生)。数据非常不平衡(130例阳性病例与1600例阴性病例相比,这是可以理解
的
,因为这种疾病很罕见)。对于分类,我尝试了支持向量机和随机森林,但即使在使用
GridSearchCV
调整了它们
的
参数(我还设置了class_weight = 'balanced')
之后
,对于正数据也只达到了56%
的
准确率和58%
的
召回
率。有
浏览 123
提问于2018-07-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在熊猫数据搜索中保存最佳搜索对象
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我需要保存熊猫数据中
的
所有参数组合和相应
的
准确性。from sklearn.grid_search import
GridSearchCV
from sklearn.ensemble import
RandomForestClassifier
sklearn.model_selection.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0) r
浏览 4
提问于2017-10-13
得票数 2
2
回答
如何惩罚假阴性而不是假阳性
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
从商业角度来看,假阴性导致
的
成本(真正
的
金钱)大约是假阳性
的
十倍。给出我
的
标准二进制分类模型(logit,随机森林等),我如何将其合并到我
的
模型中?
浏览 0
提问于2018-03-07
得票数 18
回答已采纳
1
回答
如何在python中获得随机森林分类问题中每个观测值
的
交叉验证预测?
python
、
scikit-learn
、
random-forest
我想了解一下,如何在python
RandomForestClassifier
中通过交叉验证获得数据集中每个观察值
的
预测值。 我使用
的
代码如下。我想知道有没有更有效
的
方法来做这件事?包括调整树
的
参数。请让我知道。X=data.predictors[:150]rfc =
RandomForestClassifier
() y_pred = cross_val_predict
浏览 41
提问于2020-04-21
得票数 0
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接收这些记忆之后,他非常的清楚,自己现在的处境非常的糟糕
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