在SciKit-Learn中使用管道的排列重要性
我使用的是SciKit中的确切示例，它将permutation_importance与tree feature_importances 进行了比较 如您所见，使用了管道： rf = Pipeline([ ('preprocess', preprocessing), ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42)
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AI人工智能
Sklearn带管道的自定义转换器：级联轴的所有输入数组维度必须完全匹配
我正在学习sklearn自定义转换器，并阅读有关创建自定义转换器的两种核心方法： 通过设置从BaseEstimator和TransformerMixin继承的自定义类，或 通过创建转换方法并将其传递给FunctionTransformer。 我想通过实现元矢量器和功能来比较这两种方法：支持CountVectorizer或TfidfVectorizer的矢量器，并根据指定的矢量器类型转
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在R中绘制支持向量机线性分离器
我正在尝试用e1071的支持向量机绘制分隔三类问题的二维超平面(线)。我使用了默认方法(因此不涉及公式)，如下所示： library('e1071') ## S3 method for class 'default': machine
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R-文本分类中的Plot支持向量机模型
我在R中使用的是e1017中的支持向量机模型。我曾使用支持向量机进行文本挖掘和分类。所以我的数据是DTM(从文档语料库获得的文档术语矩阵)。如何开始绘制我的支持向量机模型？ 下面是我在类预测代码中使用的支持向量机模型 model
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将LinearSVC的决策函数转换为概率(Scikit学习Python)
我使用来自SCRKIT学习的线性支持向量机(LinearSVC)来解决二值分类问题。我知道LinearSVC可以给我预测的标签和决策得分，但我想要概率估计(对标签的信心)。由于速度的原因，我想继续使用LinearSVC(与使用线性内核的sklearn.svm.SVC相比)使用Logistic函数将决策分数转换为概率是否合理？ import sklearn.svm as suppmach #
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在RStudio中使用keras时，如何使绘图显示在Rmarkdown文件中而不是查看器面板中？
我是R中的新手，正在尝试Rstudio中的keras。通过运行FIT()进行的所有accuracy、loss交互绘图都显示在Viewer窗格中，而不是Rmarkdown文件中。 所有其他绘图通常在Rmarkdown文件中打印，但不使用kera。 我还检查了RStudio中的Global settingsTools>Global Options>R Markdown>Show outpu
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参数必须是1个整数的元组。接收的OR TypeError：int()参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是列表
我尝试使用FIT_GENERATOR和TALOS(用于超参数调优)。早些时候，当我使用FIT方法时，我得到了内存错误，所以当我在这里搜索时，人们说我应该尝试使用FIT_GENERATOR。前面我给了太多的参数，所以即使使用FIT_GENERATOR，我也得到了内存错误，现在我减少了参数的数量，现在我得到了不同的错误。请查找下面的代码和错误。 代码： def yield_arrays_t
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TensorFlow对象检测API：从导出的模型检查点训练
我以前有一个导出的RetinanNet模型(最初来自对象检测动物园)，它已经使用TensorFlow对象检测API(TensorFlow 2.4.1版)在自定义数据集上进行了微调。下面是导出模型的文件夹的外观。 对模型运行评估时(如下所示)，MAP@0.5IOU为0.5。 python model_main_tf2.py --model_dir=exported-models/reti
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如何检测(心电图)波的模式？
我正在试着从心电图上读取一幅图像，并检测其中的每一个主要波(P波、QRS波和T波)。我可以读取图像并获得向量(如(4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ...))。我需要一个算法，它可以遍历这个矢量，并检测每个波的开始和结束时间。示例： 如果它们的大小总是相同的，或者如果我事先知道ECG有多少个波，那就很容易了。给定波形： 我提取向量： [0; 0; 20; 20; 20; 1
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TensorFlow多元线性回归结果在NAN中的应用
我正在使用sklearn的波士顿住房数据集(506x13矩阵)进行多元线性回归。我计划使用所有数据对其进行训练，然后“插入”一个随机数据(如boston_dataset.data[39])，然后查看损失情况。但当我打印结果时，得到的只有NaN。这是我的代码。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot
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在要素缩放、线性回归之后重新缩放
似乎是一个基本问题，但我需要在使用梯度下降的线性回归实现中使用特征缩放(取每个特征值，减去平均值，然后除以标准差)。在我完成之后，我想要将权重和回归线重新缩放到原始数据。我只用了一个功能，外加y-截取术语。使用缩放数据获取权重后，如何更改权重，使其应用于原始的未缩放数据？ 推荐答案 假设您的回归是y = W*x + b与x缩放数据，与原始数据为 y = W/std * x0 +
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如何只拟合数据集的线性部分？
p=(-50:50)^2 y=c(p, 2500+10*(1:99), p+1000) plot(seq_along(y), y+100*rnorm(length(y))) 假设我有一个类似上面的数据集，其中只有一部分数据是线性的。像R中的lm()这样的普通线性回归无法智能地找出适合线性拟合的区域(在本例中为100到200)。 如何找出数据的哪一部分是线性的，并仅在此数据集中执行拟合？欢迎使
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如何使用TensorFlow保存编码器-解码器模型？
我有一个编码器-解码器模型，可以做出很好的预测，但我正在努力保存层的隐藏状态，以便可以重用该模型。 下面的文本描述了我训练、测试、保存和加载模型所采取的每个步骤。 导入 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM, Input, TimeDistributed, Dense, Embedding
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火炬的LSTM、多变量、多特征
我在理解pytorch中LSTM的数据格式时遇到了问题。假设我有一个具有4个功能的CSV文件，一个接一个地以时间戳的形式排列(一个经典的时间序列) time1 feature1 feature2 feature3 feature4 time2 feature1 feature2 feature3 feature4 time3 feature1 feature2 feature3 featur
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在测试了训练好的LSTM模型后，如何预测实际的未来值？
我已经通过将数据集拆分为训练和测试来训练我的股价预测模型。 我还通过比较有效数据和预测数据对预测进行了测试，模型运行良好。 但我想预测实际未来值。 我需要在下面的代码中更改哪些内容？ 如何预测到实际未来的特定日期？ 代码(在Jupyter笔记本中)： (要运行代码，请在您拥有的类似CSV文件中试用，或使用命令pip install nsepy安装nsepy python库)
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在LSTM中，INPUT_Shape和Batch_Input_Shape有什么不同
这只是设置相同内容的不同方式，还是它们实际上有不同的含义？这与网络配置有关吗？ 在一个简单的示例中，我看不到以下各项之间的任何区别： model = Sequential() model.add(LSTM(1, batch_input_shape=(None,5,1), return_sequences=True)) model.add(LSTM(1, return_sequences
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如何使用LSTM模型进行多步预测？
我用LSTM开发了一个时间序列模型。我不能用它来预测未来几天的股价。我想用它来预测明年的股票价格，然后画出来。如何用它来预测未来(明年)的股价？ df=pd.read_csv('foolad.csv') df=df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['Date'].values)) data=df.filter(['Close']) dataset=data.va
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K-Means聚类-输出聚类包含相同数量的元素，但顺序不同[Python]
我遵循this tutorial对包含单个单词的列表执行K-Means聚类。这是一个基于板球的项目，所以我选择了K=3，这样以后我就可以将这三个群集区分为[击球，保龄球，防守]。但是，编译代码后，结果3个集群中的元素都相同，但顺序不同。我试着把最初的列表弄清楚，但也不能解决问题。附加下面的代码。 from sklearn.feature_extraction.text import Tfid
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基于Python的词袋模型的简单k-均值聚类
输入数据集如下所示： {"666": ["abc", "xyz"], "888": ["xxxo", "xxxo"], "007": ["abc"]} 我们首先使用以下函数创建词袋模型： def associate_terms_with_user(unique_term_set, all_users_terms_dict):
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DBSCAN算法是否可以创建小于minPts的集群？
我刚刚编写了DBSCAN算法，我想知道DBSCAN算法是否允许群集中的点数少于使用的minPts参数。 我一直在使用http://people.cs.nctu.edu.tw/~rsliang/dbscan/testdatagen.html验证我的实现，它似乎工作正常，只是遇到了这个问题。 我正在对一个样本数据集运行一些模拟，我一直在使用minPts为3。DBSCAN算法通常会从数据集创
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