我运行下面的代码。如果我停用实例化(如图所示),我的基准测试比较结果将不同于三个基准测试实验,并且哪个学习者表现更好的结论可能会不同。 我如何解决这个问题?一种方法可能是对大量的重采样进行平均。我可以为此编写代码,但当调用"benchmark“时,这可能已经是一个选项了? resampling = rsmp("cv", folds=20)
#resampling$instantiate(task) # results below will (and shall) differ, if instantiation is not performed here
de
我刚刚开始学习mlr3,并且已经读过mlr3的书(参数优化)。在书中,他们提供了一个嵌套超参数的例子,但我不知道如何提供最终的预测,即预测(模型,测试数据)。以下代码提供了learner、task、内部重采样(holdout)、外部重采样(3倍CV)和网格搜索来进行调整。我的问题是: (1) Dont we need to train the optimized model i.e. at in this case like train(at, task) ?
(2) After train, how to predict the data with test data as I am n
我使用参数优化(随机搜索)与mlr3,但它给了我以下错误。我也尝试过其他型号(kknn),但同样的错误也出现了。
Error: Resampling 'cv' may not be instantiated
///My code is here
data = readARFF("xerces.arff")
index= sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train= data[index,]
test= data[-index,]
task = TaskRegr$new("data", backend
我正在尝试在Caret中模拟bartMachine使用的一个很好的例子,但我似乎不能用Caret正确地模拟bartMachine,谁能告诉我,主要的错误到底是什么?或者,BART建模有简单的可重现的代码吗? 下面是我使用HouseVotes84和cars数据集的一些虚拟数据对bartMachine进行建模的代码片段: library(mlbench)
library(caret)
data("HouseVotes84")
#Using HouseVotes84 as Classification Task Dataset and mtcars as Regression T
我正在使用Python的rasterio重采样光栅数据。查看rasterio.enums.Resampling类,似乎唯一的方法是在相邻的栅格网格之间进行插值,实质上是平滑数据。
有什么方法可以简单地重采样,有效地将一个栅格网格划分成多个,并保留所有子网格的原始值?
我的重采样脚本如下--目前使用的是双线性方法:
with rasterio.open(str(rasterpath+filename), crs="EPSG:4326") as src:
data = src.read(
out_shape=(
src.count,
我有一些任务,其中行有时间顺序(例如,每月数据)。我想执行"loo“类型的重采样,但培训数据必须总是早于测试数据。因此,我所做的是以以下方式生成自定义重采样:
# Instantiate Resampling
resampling_backtest = rsmp("custom")
train_sets = list(1:30) # n.b. we just deliberately call the list of splits "train_sets" and "test_sets"
test_sets = list(31)
我注意到在训练中使用公式法和非公式法会产生不同的效果。此外,公式法所需时间几乎是非公式法所需时间的10倍。这是意料之中吗?
> z <- data.table(c1=sample(1:1000,1000, replace=T), c2=as.factor(sample(LETTERS, 1000, replace=T)))
# SYSTEM TIME WITH FORMULA METHOD
# -------------------------------
> system.time(r <- train(c1 ~ ., z, method="rf"
我正在编写一个简单的脚本来对图像数据集进行一些预处理,这涉及到调整大小和添加过滤器。
这是我的代码:
def preprocessing(tar_ratio, img_paths, label_paths,
save_dir="output", resampling_mode=None):
# with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
我很难安装Ruby项目所需的gem (基于Cucumber和SitePrism的自动化测试,但我认为这与此无关)。
输出提示了本机扩展的问题,但我确实安装了devkit,并且以前使用它时没有遇到任何麻烦。
$ gem install oily_png -v '1.1.2'
Temporarily enhancing PATH to include DevKit...
Building native extensions. This could take a while...
ERROR: Error installing oily_png:
ERROR: F
在ArcGIS中,当您加载一个栅格时,您可以选择构建金字塔。就像这样:
我发现可以使用以下Python代码和Rasterio库复制这些文件:
import rasterio
from rasterio.warp import Resampling
with rasterio.Env(TIFF_USE_OVR=True):
with rasterio.open('new_new.tif', "w", **meta_data) as dest:
dest.write(raster_data)
overviews
我有一个用于二进制预测的漂亮的mlr3集成模型(结合了glmnet和glm),请参阅详细信息here library("mlr3verse")
library("dplyr")
# get example data
data(PimaIndiansDiabetes, package="mlbench")
data <- PimaIndiansDiabetes
# add an additional predictor "superdoc" which is not entered in the glmnet but i