我在Python和MATLAB中使用了随机森林分类器。在10棵树的集合中,我在Python中获得了80%的准确率,在MATLAB中仅获得了30%的准确率。即使MATLAB的随机森林长有100或200棵树,这种差异依然存在。
这两种编程语言之间的差异可能是什么原因?
MATLAB代码如下:
load 'path\to\feature vector'; % Observations X Features, loaded as segment_features
load 'path\to\targetValues'; % Observations X Target v
是否有可能通过使用python代码改变matlab和jupyter笔记本中相同数据集的准确性?
对于相同的数据集,首先在matlab中应用,决策树法的准确率为96%,然后使用python代码将相同的数据集应用到jupyter笔记本中,通过k次交叉验证,C4.5 (决策树)的准确率为53%。
我不明白对于相同的数据集和相同的方法获得不同的准确性的问题在哪里。
我在python代码中的过程如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import
我要求tensorflow在每个时期每100次迭代保存模型,以下是我的代码。但是在900次迭代之后,只保存了500次、600次、700次、800次、900次迭代的训练模型。
with tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement = True)) as sess:
sess.run(init_op)
for i in range(args.num_epochs):
start_time = time.time()
k = 0
acc_train = 0
我正在编写一段代码,用于提取文本中的错误单词,我正在使用带有"textblob“库的python。在这个库中有一个函数correction(),但它只是根据错误的短语返回正确的短语,例如: in: b = TextBlob("I havv goood speling!")
in: print(b.correct())
out: I have good spelling! 我想计算纠错的准确率,即根据原文获得纠错的百分比,或者只是获得文本中错误单词的数量。 有人能帮我吗?