tensorflow 将预测作为 b64 输出最高结果
我有一个 Keras 模型，我将其转换为 tensorflow 服务模型.我可以成功地将我的预训练 keras 模型转换为接受 b64 输入、预处理该输入并将其提供给我的模型.我的问题是我不知道如何获取我得到的预测数据(这是巨大的)并且只导出最高结果.我正在做图像分割，所以我的输出预测是形状 (?, 473, 473, 3)，我想获得最高结果并以 b64 编码格式返回它.我目前所拥有的只是返回整个
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如何在 R 中重现 predict.svm?
我想在 R 中训练一个 SVM 分类器，并能够通过导出相关参数在其他软件中使用它.为此，我首先希望能够在 R 中重现 predict.svm() 的行为(使用 e1071 包). 我根据虹膜数据训练了模型. 数据(虹膜)# 通过删除第三个标签来简化数据ir
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在 R 中使用 predictABEL 包中的 plotCalibration() 的问题
我在使用 plotCalibration() 函数时遇到了一些麻烦，我以前设法让它工作，但最近在使用另一个数据集时 (这里是 .Rda 数据文件的链接)，我一直无法摆脱不断出现的错误消息: >plotCalibration(数据 = 数据，cOutcome = 2，predRisk = 数据 $sortmort)plotCalibration(data = data, cOutcome = 2,
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如何为二次模型创建预测线
我正在尝试为二次模型创建二次预测线.我正在使用 R 附带的 Auto 数据集.我可以轻松地为线性模型创建预测线.然而，二次模型会产生看起来很疯狂的线条.这是我的代码. # 线性模型情节(汽车$马力，汽车$ mpg，main = "MPG 与马力",pch = 20)lin_mod = lm(mpg ~ 马力，数据 = 自动)lin_pred = 预测(lin_mod)线(自动$马力，lin_pr
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mgcv:如何在 predict.gam 中使用“排除"参数?
我有一个结构如下的模型，我想在忽略随机效应的同时提取预测值.如?predict.gam 和此处所述，我正在使用 exclude 参数，但出现错误.我的错误在哪里? dt 解决方案 exclude 与您假设的方式不同.您仍然需要在 newd 中为 predict.gam 提供所有变量.请参阅我的此答案，了解 predict.gam 背后的内容. 这是您需要做的: ## 用变量 c2
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当我尝试预测 R 中的类概率时出错 - 插入符号
我使用插入符号构建了一个模型.培训完成后，我收到以下警告: 警告信息:在 train.default(x, y, weights = w, ...) 中:至少一个类级别不是有效的 R 变量名称；如果生成类概率，这可能会导致错误，因为变量名称将转换为:X0, X1 变量的名称是: str(train)'data.frame': 7395 obs.共 30 个变量:$ alchemy_
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在 R 中进行随机森林预测时将训练数据指定为新数据的效果
在使用 R 中的 predict 函数从随机森林模型中获取预测时，我将训练数据错误指定为新数据，如下所示: RF1pred
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Spark 管道误差梯度提升模型
在 python 中使用梯度提升模型时出现错误.我之前对数据进行了标准化，使用 VectorAssemble 进行转换，并对列进行索引，运行时出现错误: from pyspark.ml import Pipeline#pipeline = Pipeline(stages=[gbt])阶段 = []阶段 += [gbt]管道 = 管道(阶段 = 阶段)模型 = 管道.拟合(df_train)预测
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naiveBayes 和预测功能在 R 中不起作用
我正在使用下面的 R 脚本对推特评论(哈萨克语)进行情感分析.训练集有 3000 条(1500sad，1500happy)评论，测试集有 1000 条(快乐悲伤混合)评论.一切都很好，但最后，预测值都显示很高兴，这是不对的. 我已经检查了每个函数并且所有函数都在运行，直到 naiveBayes 函数.我检查了分类器值，它们是正确的.我认为 naiveBayes 或 predict 都把事情搞
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如何解决“秩亏拟合可能是误导性错误"?在我的线性模型上?
当我使用我的模型进行一些预测时遇到问题，R 显示此消息 Warning message prediction from a rank-definient fit may be mislead，我该如何解决?我认为我的模型是正确的是预测失败，我不知道为什么. 在这里你可以一步一步看到我在做什么以及模型的总结: myModel |t|)(拦截) 6.061e-01 2.260e-02 26.8
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为什么 effect() 和 predict() 会产生不同的模型预测?
这篇文章的数据在这里和R脚本和数据可用 效果图 1效果图2(抱歉提供情节链接，我没有足够的声誉来发布实际情节) 从效果图中可以看出，两种模型中交互作用fseason*fRHDV2_arrive_cat的影响非常相似，这并不奇怪.然后我将这两个模型平均如下: mod_ave_list_1
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在 R 中使用 glmmTMB 预测人口级别的栅格堆栈
我正在尝试使用适合 glmmTMB 包的 GLMM 在总体级别(即将随机效应设置为 0)预测 R 中的栅格堆栈.我在 中遵循了 Ben Bolker 的解决方案这个线程适用于符合 lme4 的模型，但即使函数参数 re.form=~0 似乎适用于 predict.glmmTMB 除了 predict.merMod 之外，当我使用 glmmTMB 模型进行预测时，它对我不起作用.以下是使用 Robe
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如何在R中绘制logistic glm预测值和置信区间
我有一个存在/不存在响应变量和一个具有9个级别的因子变量的二项式 glm : data $ y
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cv2.lbphfacerecognizer没有属性'load''predict'
import cv2将numpy导入为npfaceDetect = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml');cam = cv2.VideoCapture(0);rec = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create();rec.load("recognizerr \\ trainingDa
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如何获得lmer对象的置信区间?
我正在尝试为混合模型的预测获取置信区间.预测函数不输出任何置信区间.很少有人建议使用merTools软件包中的predictInterval函数来获取间隔的StackOverflow答案，但是这两个函数的预测估计之间存在差异，我尝试在下图中进行比较.有人可以让我知道我在这里做错了吗?另外，我尝试构建的实际模型与下面的代码段中显示的模型相似，在该代码段中，除截距外，我没有固定的效果分量. 库(me
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R-从lmer模型中提取ns样条对象并预测新数据
我希望根据lmer模型预测“项"，尤其是ns样条.我已经用mtcars数据集复制了这个问题(在技术上很差的示例，但是可以使问题更清楚). 这是我要使用线性模型进行的操作: 数据(mtcars)mtcarsmodel
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Google Cloud Machine Learning引擎进行预测时，在何处放置"input.json文件"?
我正在使用Google Cloud ML Engine通过运行进行本地预测: gcloud ml-engine本地预测--model-dir = $ MODEL_DIR --json-instances $ INPUT_FILE --framework $ FRAMEWORK 假设: MODEL_DIR ="gs:///model.joblib"FRAMEWORK =
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计算VIF(方差膨胀因子)时出错
在Rstudio中的小型数据集上计算VIF时，出现以下错误.有人可以帮忙吗?如果需要，我可以提供有关数据集的更多信息. "as.vector(y)中的错误-二进制的mean(y)非数字参数运算符". 数据集:80磅.和15个变量(所有变量都是数字) 已执行的步骤: #1.确定相关性图书馆(Corrplot)cor.data
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通过分类变量和连续变量的交互可视化GLMM预测
我正在使用GLMM在R中工作，该GLMM包含连续变量和分类变量以及某些交互作用.我已经使用MuMIn中的dredge和model.avg函数来获取每个变量的效果估计.我的问题是如何最好地绘制结果.我想制作一个图，显示一个变量(森林)对我的数据的影响，其中趋势线反映了森林参数估计值，但是我无法弄清楚如何将分类变量和交互变量保持在“平均"水平，从而趋势线仅反映森林的影响. 这是模型和绘图设置:
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使用ggplot()和bsts()程序包通过MCMC的贝叶斯时间序列分析生成BSTS平均绝对百分比误差(MAPE)图
问题: 我有一个称为FID的数据框(如下所示)，其中包含Year& Year的两列.月和Sighting_Frequency(鸟类计数). 数据框中包含 2015-2017年之间的 3年观测值，表明我有36个月的数据.我已经使用 bsts包(请参见下面的R代码)中的 bsts()函数使用MCMC运行了贝叶斯时间序列分析.遵循下面的教程. 我要生成一个保留值平均绝对百分比误差(MA
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