Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie zum Thema passt für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Bisher habe ich...
Ich trainiere einen LDA-Klassifikator für mehrere Klassen mit 8 Datenklassen. Während des Trainings bekomme ich eine Warnung von: " Variablen sind kollinear " Ich erhalte eine Trainingsgenauigkeit von über 90% . Ich verwende eine Scikits-Lernbibliothek in Python , um die Daten für mehrere Klassen...
Eher eine allgemeine Frage. Ich verwende eine rbf-SVM für die vorhersagende Modellierung. Ich denke, mein aktuelles Programm muss definitiv etwas beschleunigt werden. Ich benutze Scikit Learn mit einer Grob- bis Feinrastersuche + Kreuzvalidierung. Jeder SVM-Lauf dauert ungefähr eine Minute, aber...
Ich habe die folgenden Beiträge zur geschachtelten Kreuzvalidierung gelesen und bin mir immer noch nicht 100% sicher, was ich mit der Modellauswahl mit geschachtelter Kreuzvalidierung tun soll: Verschachtelte Kreuzvalidierung für die Modellauswahl Modellauswahl und Kreuzvalidierung: Der richtige...
Ich versuche, Random Forest Regression zum Erlernen von Scikits zu verwenden. Das Problem ist, dass ich einen sehr hohen Testfehler erhalte: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. So sehen meine Daten aus: (blau: echte Daten, grün: vorhergesagt): Ich benutze 90% für das Training und 10% für den...
Nahezu jede Datenbank, die wir mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen vorhersagen möchten, findet für einige der Merkmale fehlende Werte. Es gibt verschiedene Ansätze, um dieses Problem zu lösen und Zeilen mit fehlenden Werten auszuschließen, bis sie mit den Mittelwerten der Merkmale...
Bei der Verwendung von Bootstrapping für die Modellbewertung dachte ich immer, dass die Out-of-Bag-Proben direkt als Testsatz verwendet wurden. Dies scheint jedoch nicht der Fall zu sein für den veralteten Scikit-Lernansatz,Bootstrap bei dem der Testsatz aus dem Zeichnen mit Ersetzen aus der...
Ich versuche, die Ergebnisse aus der sklearnlogistischen Regressionsbibliothek mit glmnetpackage in R zu duplizieren . Aus der Dokumentation der sklearnlogistischen Regression geht es darum, die Kostenfunktion unter l2 Penalty
Wird beim Vergleichen von Features F-regressiondasselbe verwendet wie beim Korrelieren von Features mit der Beschriftung und beim Beobachten des Werts?R2R2R^2 Ich habe oft gesehen, dass meine Kollegen F regressionin ihrer Pipeline für maschinelles Lernen eine für die Featureauswahl verwenden...
Die Seite von Scikit Learn zur Modellauswahl erwähnt die Verwendung von verschachtelter Kreuzvalidierung: >>> clf = GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=dict(gamma=gammas), ... n_jobs=-1) >>> cross_validation.cross_val_score(clf, X_digits, y_digits) Zwei...
Scikit verfügt über CalibratedClassifierCV , mit dem wir unsere Modelle für ein bestimmtes X, Y-Paar kalibrieren können. Es heißt auch klar, dassdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Wenn sie disjunkt sein müssen, ist es legitim, den Klassifikator mit den...
Ich versuche derzeit, den BIC für meinen Spielzeugdatensatz (ofc iris (:)) zu berechnen. Ich möchte die hier gezeigten Ergebnisse reproduzieren (Abb. 5). Dieses Papier ist auch meine Quelle für die BIC-Formeln. Ich habe 2 Probleme damit: Notation: nichnichn_i = Anzahl der Elemente in...
Ich habe eine Frage zu zwei verschiedenen Methoden aus verschiedenen Bibliotheken, die scheinbar den gleichen Job machen. Ich versuche, ein lineares Regressionsmodell zu erstellen. Hier ist der Code, den ich mit der Statistikmodellbibliothek mit OLS verwende: X_train, X_test, y_train, y_test =...
Die vorhergesagten Klassen aus der (binären) logistischen Regression werden unter Verwendung eines Schwellenwerts für die Wahrscheinlichkeiten der Klassenmitgliedschaft bestimmt, die vom Modell generiert werden. Soweit ich weiß, wird standardmäßig 0,5 verwendet. Das Variieren des Schwellenwerts...
Ich war in dem Python über Regressions Metriken Lese Scikit-Learn Handbuch und obwohl jeder von ihnen seine eigenen Formel hat, kann ich nicht intuitiv sagen , was ist der Unterschied zwischen und Varianz - Score und daher , wenn der eine oder andere zu verwenden , um zu bewerten meine...
Ich verwende scikit-learn, um eine logistische Regression mit Kreuzvalidierung für einen Datensatz durchzuführen (ungefähr 14 Parameter mit> 7000 normalisierten Beobachtungen). Ich habe auch einen Zielklassifikator, der entweder den Wert 1 oder 0 hat. Das Problem, das ich habe, ist, dass ich...
Ich arbeite mit der Scikit-Learn-Bibliothek in Python. Im folgenden Code prognostiziere ich die Wahrscheinlichkeit, weiß aber nicht, wie ich die Ausgabe lesen soll. Daten testen from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF from sklearn import cross_validation X =
Ich habe über die Nyström-Methode für die Annäherung an Kernel mit niedrigem Rang gelesen. Diese Methode wird in scikit-learn [1] implementiert, um Datenproben auf eine niedrigrangige Näherung der Kernel-Feature-Mapping zu projizieren. Nach meinem besten Wissen erzeugt es bei gegebenem...
Ich verstehe die Beziehung zwischen Hauptkomponentenanalyse und Singularwertzerlegung auf algebraischer / exakter Ebene. Meine Frage bezieht sich auf die Implementierung von Scikit-Learn . In der Dokumentation heißt es: " [TruncatedSVD] ist PCA sehr ähnlich, arbeitet jedoch direkt mit...
Ich versuche, Python und Sklearn zu lernen, aber für meine Arbeit muss ich Regressionen ausführen, die Fehlerverteilungen aus den Familien Poisson, Gamma und insbesondere Tweedie verwenden. Ich sehe nichts in der Dokumentation darüber, aber sie befinden sich in mehreren Teilen der R-Distribution....