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沙龙
1
回答
XGB
-
特征
形状
不
匹配
python
、
decision-tree
、
xgboost
、
predict
、
xgbclassifier
-1] trainy = trainy.reshape(-1, 1) model =
xgb
.XGBClassifier
浏览 568
提问于2021-05-11
得票数 0
1
回答
形状
失配XGBoost回归器
python
、
data-science
、
xgboost
我已经训练了一个关于数据的XGBoost回归模型,它的
形状
与我打算预测的测试数据不同。有什么方法可以绕过这个问题,还是一个能够容忍功能不
匹配
的模型?在一次分类
特征
的热编码过程中,输入的训练数据和测试数据
不
匹配
。best_
xgb
=
xgb
.XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1, colsample_bynodescale_pos_
浏览 2
提问于2022-01-18
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1
回答
如何将熊猫.plot()转移到Matplotlib .errorbar()
python
、
pandas
、
matplotlib
、
errorbar
我希望用熊猫的函数在行图上绘制错误条plt.errorbar(x=scores_
xgb
.size, y=scores_
xgb
.MSE_mean_tot, yerr=std_
xgb
,title='XGBoost 5 samplesNB: yerr = std_
浏览 5
提问于2022-03-21
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1
回答
XGBoost使用包含时间步骤的三维输入?
python
、
machine-learning
、
time-series
、
regression
、
xgboost
我正在尝试对时间序列数据进行XGBRegressor训练,使其具有时间步长,因此,如果有12345个样本、10个
特征
和一个时间步长为5,则X_train的
形状
可以类似于(12345, 5, 10)。然而,当我们尝试使用这样的训练数据来训练XGBRegressor时,
xgb
=
xgb
.XGBRegressor() xgbr.fit(X_train, y_train
浏览 2
提问于2020-05-01
得票数 1
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1
回答
如何将sub分类器/XGBRegressor模型划分为子模型?
python
、
scikit-learn
、
slice
、
xgboost
可以通过以下代码对经过XGBoost API培训的模型进行切片:import xgboost as
xgb
booster =
xgb
.train({sliced:
x
浏览 2
提问于2022-05-06
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1
回答
利用掩码提取部分卷积神经网络
特征
python
、
numpy
、
opencv
、
computer-vision
、
conv-neural-network
因此,我有我的最后一个
特征
的
形状
(1, 512, 90, 160)与512个作为深度(三维)。我已经从(90, 160)
形状
的地面真实图像中创建了一个二维二进制掩码.我正在尝试将此掩码应用到该功能中,以便仅手动提取我的部分功能。然而,由于
特征
形状
和掩码的
不
匹配
,我得到了索引误差。现在,我如何才能堆叠掩码以获得
形状
(1, 512, 90, 160)
浏览 1
提问于2018-12-25
得票数 2
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1
回答
自定义径向基函数IndexError
python
、
numpy
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
svm
我想对我的非线性可分数据实现支持向量机RBF核。我将内核定义为: gamma = 0.7clf = svm.SVC(kernel=rbf)它显示了错误:
浏览 2
提问于2017-09-26
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1
回答
使用监督或无监督学习的图像识别
machine-learning
、
image-recognition
我有一组人类形象(只有女性),我必须将它们归类为美丽或
不
美丽。我面临的第一个障碍是“
特征
选择”。我想把头发的
形状
,肤色,眼睛的
形状
作为
特征
,但它们变得太复杂了,无法检测。相比之下,OCR似乎相对更容易,因为
形状
可以放在黑白格式中,并找到与已知符号的最佳
匹配
。 如果无监督学习方法更有用的话,我也准备探索这种方法。请为我提供我应该如何开始的指针。
浏览 4
提问于2011-01-19
得票数 1
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2
回答
尽管在文档中提到了一些特性,但是Python中的xgboost并没有返回特性的重要性。
python
、
xgboost
根据xgboost文档(),xgboost返回特性重要:
特征
重要性质特性重要性仅为树增强器定义。只有当决策树模型被选择为基本学习者(booster=gbtree)时,才定义
特征
重要性。它没有定义为其他基础学习者类型,如线性学习者(booster=gblinear)。返回: feature_importances_ import seaborn as sns import xgboostas <
浏览 0
提问于2019-02-15
得票数 2
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1
回答
图像处理如何检测图像中特定的自定义
形状
image
、
opencv
、
image-processing
、
computer-vision
、
object-detection
我想检测一个特定的
形状
,它是由两个
形状
,五边形和一个正方形组合而成的。然而,一个正方形的侧面应该是一个五角大楼的3倍左右,以
匹配
一个有效的
形状
,如图像所示。我想我可能能检测到直线、角和边长--我可以做一些数学运算,识别image.Is
匹配
浏览 0
提问于2020-03-14
得票数 4
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1
回答
但是得到了
形状
为1,9的数组
javascript
、
tensorflow
、
tensorflow.js
我是tensorflow.js的新手,我正在尝试做一个简单的模型,告诉您在画布的哪一侧裁剪 const model = tf.sequential(); tf.layers.dense({ activation: "sigmoid", }) model.add( units: 2,
浏览 25
提问于2021-01-05
得票数 1
11
回答
如何在xgboost中获取特性重要性?
python
、
xgboost
我正在使用{}构建模型,并尝试使用xgboost查找每个特性的重要性,但它返回xgboostdtrain =
xgb
.DMatrix(X, label=Y)param = {'max_depth': 6, 'learning_rate': 0.03}bst =
xgb
.train(param
浏览 1
提问于2016-06-04
得票数 52
1
回答
RuntimeError: mat1 dim 1必须使用2 dim模型与预先训练的vgg_16
匹配
mat2 dim 0
deep-learning
、
pytorch
、
transfer-learning
、
vgg-net
> packages/torch/nn/functional.py",第1690行,线性ret =torch.addmm(偏置、输入、加权t()) RuntimeError: mat1 dim 1必须
匹配
浏览 10
提问于2022-01-24
得票数 0
3
回答
给定的
特征
/列名与fit期间给出的数据
不
匹配
。错误
python
、
pandas
、
scikit-learn
我编写了以下代码并给出了这个错误:model = MultiOutputClassifier(pipeline = Pipeline([("preprocessing", col_
浏览 0
提问于2021-07-13
得票数 3
1
回答
Fortran 2003实现延迟绑定过程是否需要相同的参数?
function
、
oop
、
fortran
、
deferred
、
abstract-data-type
我试图在模块中创建一个抽象类型。 containsend type AbsType function Compute_AbsSize(this) double precision Compute_AbsSize end function Compute_A
浏览 2
提问于2013-10-15
得票数 3
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1
回答
PointCloud值预测-回归
data
、
3d-reconstruction
、
cloud
我现在如何训练模型来预测基于
形状
(点云)的重量? 我见过点网,但它似乎只是为了分类吗?
浏览 0
提问于2019-12-22
得票数 3
1
回答
tensorflow.js lstm中一维阵列的三维整形
javascript
、
tensorflow
、
lstm
、
tensorflow.js
我试图用时间序列数据来预测未来的股价。我有一个包含251个时间步骤的xs数组,以及对应于该时间步骤的股票价格的ys数组。我已经将xs数组整形为3d,但得到了一个错误。模型的代码如下。var ys = []; xs.push(i); } var yt = tf.tensor2d(ys, [x
浏览 1
提问于2018-08-20
得票数 1
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1
回答
numpy中KNN的主成分分析
python
、
arrays
、
numpy
、
pca
我的PCA代码创建了一个包含被称为PCevecs的
特征
向量的数组。返回的PCevecs具有调用print(PCevecs.shape)给出的
形状
(88,88)。训练数据的
形状
为(88,4)。我可以看到数组
不
匹配
,但我看不出我对PCA实现做了什么错误。我试着看看Stackoverflow上的类似问题。我没见过有人用同样的方式对
特征
向量和
特征
值进行排序。
浏览 1
提问于2020-03-30
得票数 1
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1
回答
传统卷积神经网络能在不同的训练图像大小和比例下正确训练吗?
deep-learning
、
computer-vision
例如,在转换任务中,模型只包含卷积层和池层,输入图像,输出
特征
图(丢失MSE,试图生成与标签中
特征
映射完全
匹配
的
特征
映射)。由于卷积层和最大池层的性质,网络仅仅输出一个
特征
映射。例如:(batch_size,通道,宽度,高度)示例2: 1x3x768x1024 =>目标368x512我想知道,在这种情况下,
不
包含输入
形状
浏览 0
提问于2019-12-01
得票数 1
1
回答
ValueError:检查目标时出错:要求dense_19具有3维,但得到
形状
为(5,3)的数组
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
密集层的输出
形状
为(None, 5, 3)。然而,我不明白为什么它有3个维度,以及None代表什么(它是如何出现在最后一层的)?
浏览 7
提问于2019-01-23
得票数 1
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