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2
回答
实现特征选择
、
、
、
我在尝试使用所选的功能数据
集
进行预测时遇到的一个问题是,一旦您选择了某些特性,如果要对
测试数据
集
进行预测,
测试数据
集
功能将不会对齐,因为由于特征选择,培训数据
集
的功能将减少。如何正确地实现特性选择,使
测试数据
集
具有与培训数据
集
相同的功能?示例: from sklearn.feature_selection import SelectKB
浏览 0
提问于2017-04-18
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3
回答
如何对Scikit中的培训和
测试数据
进行分层?
、
、
、
、
我正在尝试实现
Iris
数据
集
的分类算法(从Kaggle下载)。在物种列(
Iris
-setosa,
Iris
-versicolor,
Iris
-virginica)中按顺序排列。如何使用Scikit-Learn对培训和
测试数据
进行分层?
浏览 3
提问于2020-03-04
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1
回答
WEKA:在交叉验证时打印
测试数据
实例的索引w.r.t原始数据
、
、
我对weka在交叉验证时选择的
测试数据
实例的索引进行了查询。如何打印正在评估的
测试数据
实例的索引?==================================数据
集
:
iris
.arff分类器: J48我还将输出预测为"PlainText3:
Iris
-virginica 0.9765 3:虹膜-处女膜3:虹膜-处女座0.9767 1:
Iris</
浏览 1
提问于2018-11-09
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1
回答
子集r中的两组行
、
在虹膜数据集中,我想创建一个1到10行和21到150行的训练数据
集
;以及11到20行的
测试数据
集
。测试很简单:
iris
_test <-
iris
_n[11:20 ,]但我收到一条错误消息。
浏览 1
提问于2018-04-14
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1
回答
如何将
测试数据
绘制到R包e1071的svm.plot中?
、
、
、
我已经使用R包e1071和虹膜数据
集
构建了一个支持向量机模型。我已经将虹膜数据分割成训练数据和
测试数据
,并从训练数据中构建了SVM。现在,我想使用points函数将
测试数据
绘制到显示训练数据和支持向量机边界的同一图中。然而,当我这样做时,相当多的
测试数据
点最终位于图的右侧,考虑到图的规模和
测试数据
的实际值,这应该是不可能的。下面是我使用的代码:library(e1071) data("
i
浏览 2
提问于2017-03-26
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1
回答
如何将相同的PCA应用于训练和测试
集
例如,我正在将PCA应用于我的训练
集
,并希望使用SVM进行分类。如何在测试集中自动拥有相同的功能?(与PCA之后的新训练
集
相同)。
浏览 80
提问于2019-03-31
得票数 2
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1
回答
用R核包进行高斯过程分类:问题预测测试
集
大于训练
集
、
我使用来自gausspr包的kernlab函数进行高斯过程分类,并遇到以下错误消息: data(
iris
)predict(gp1,
iris
[c(1:150,1),-5])除了在
测试数据
的较小子集上多次调用“预测”之外,还有其他关于
浏览 2
提问于2016-03-05
得票数 1
1
回答
随机森林:如果测试
集
也被标记,会有什么不同吗?
、
、
例如,本教程使用虹膜数据:准备训练和测试
集
。test =
iris
[ c(1:10, 51:60, 101:110), ]
测试数据
框架有一个完整的物种列。我试着根据我从训
浏览 0
提问于2013-07-05
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3
回答
对科学工具包学习决策树中random_state的困惑
、
、
、
、
(2)它与分裂训练
测试数据
集
有关吗?如果是这样,为什么不直接使用训练测试拆分方法()?>>> from sklearn.datasets import load_
iris
>from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier&g
浏览 3
提问于2016-08-26
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1
回答
在
测试数据
集
上进行预测时randomForest模型中缺少对象
、
测试数据
集
不包含在构建模型的dataset中存在的一些变量,但它们不用于模型本身!library(randomForest)set.seed(123)test <-
iris
[-t
浏览 3
提问于2017-04-27
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1
回答
基于Tensorflow的训练与预测
、
、
、
是否有可能根据
测试数据
进行预测?如何根据模型预测缺失值?
浏览 0
提问于2017-06-20
得票数 0
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1
回答
基于ggplot2的直方图密度
、
我写了一些代码来生成整个数据
集
的直方图(代码如下)。ggplot(kz6, aes(x = values)) + 然而,我也想在直方图上添加一个密度,以强调性别之间的差异,即我希望合并三个图:整个数据
集
的直方图,以及每个性别的两个密度图
浏览 2
提问于2020-02-28
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1
回答
明确说明如何在R中使用sample()函数为ML设置培训和测试
集
。
、
我试图通过Datacamp:来理解R中KNN算法的这个例子在接下来的步骤中,他们使用以下代码创建培训
集
:数据
集
是如何相关的。也就是说,R如何知道从原始的ind == 1数据集中提取哪些行(哪些行具有
iris
),因为ind和
iris
数据
集
之间似乎没有任何联系。
浏览 1
提问于2018-08-04
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1
回答
scikit中的测试
集
分区
在的“”中,培训和
测试数据
定义如下。skf = StratifiedKFold(
iris
.target, n_folds=4)train_index, test_index = next(iter(skf)) y_train =
iris
.target[train_index]y_test =
iris</em
浏览 0
提问于2013-12-03
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1
回答
在只有一个数据
集
的R中使用RDA
、
、
这可能是一个愚蠢的问题,但我被告知在R中进行冗余分析(使用Vegan包)来
测试数据
中不同组之间的差异。然而,我只有一个数据
集
(与
Iris
数据
集
()大致相当),我在RDA上找到的所有数据
集
似乎都需要两个匹配
集
。我是听错了还是误解了,还是这里还发生了什么事?
浏览 1
提问于2015-07-31
得票数 0
4
回答
滑雪板分类树给出不一致答案
、
、
、
我使用来自sklearn的分类树,当我两次使用相同的数据进行模型训练,并使用相同的
测试数据
进行预测时,我得到了不同的结果。我尝试在一个较小的虹膜数据
集
上进行复制,结果正如预期的那样。这是一些代码from sklearn.datasets import
iris
clf.fit(
iris
.data,
iris
.target) r1 = clf.predict_proba(
ir
浏览 9
提问于2014-01-27
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1
回答
用矩阵+向量(特征+标签)创建矩阵
、
另外:我创建了培训和
测试数据
集
--如何使用培训或测试集成员“标记”基本数据?1.4 0.2 1] [4.6 3.1 1.5 0.2 2]]from sklearn.datasets import load_
iris
iris
_dataset = load_
iris
() print ((
iris
_dataset['
浏览 1
提问于2019-06-10
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1
回答
为什么BernoulliNB分类器为所有数据
集
返回相同的值?
、
、
、
、
我试着用BernoulliNB来预测虹膜数据
集
。但训练后的模型会返回一些随机值作为对所有
测试数据
集
的预测。用决策树对同一数据
集
进行了测试,训练后的模型对
测试数据
集
的预测具有良好的准确性。sklearn as sk if(x =='
Iris
-versicolor'): retu
浏览 2
提问于2017-05-23
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1
回答
我应该如何修正“knn()中的错误:‘列车’和‘班次’有不同的长度”?
、
我已经将虹膜数据分成50%的训练数据和50%的
测试数据
。我试图用萼片宽度和花瓣宽度来预测品种变量。我的knn()调用如下: > predictions <- knn(
iris
.train[, c(1:2)],
iris
.test[, c(1:2)],
iris
.train[, 3], k = 10)在这种情况下,
iris
.train和
iris
.test的列1和2分别为萼片宽度和花瓣宽度。这两个数据
集
的第3列都是作为因子的多样性变量。我不断地得到“火车”和“班
浏览 11
提问于2022-02-18
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3
回答
在R中有一个ggplots列表,希望将它们放在一个文件夹中
、
我使用这个函数创建了一个图表列表: ggplot(new[new$tree==i,], aes(age,height)) + geom_point() + theme_classic() + facet_wrap(~tree)})
浏览 0
提问于2020-10-02
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