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用于转播的时间序列或SVM
我正在尝试将机器学习算法应用于一个数据集,该数据集由一个名为SO2(目标变量)的引擎排放的污染 -
在Python绘制Hyperplane中使用Liner SVM
我正在尝试使用<strong> <code>SVM</code> </strong>和Python绘制超平面图;下雨了 <code>Svm model</code>在图像数据 -
如何使用R语言将标签文本转换为数值
当我使用<code>SVM</code>语言调整<code>R</code>时,会出现一个错误,即该函数需要一个数值才能进行回归。 -
如何在python 3环境中加载python2中内置的SVM模型?
我有一个使用python 2环境构建的svm模型。以前我是使用以下代码在python 2中加载模型的: <pre><code>from -
使用SVM缩放的数据导致奇怪的混淆矩阵
我有一个X.shape(104481,34)和y.shape(104481,)的数据集,我想在上面训练一个SVM模型。 <strong>我 -
为什么我的代码无法预测并且仅计算目标值
我有这段代码load_digits,并使用SVM模型来预测数字。但是在拟合模型之后,其对新值的预测是不正确的, -
“ SVR”对象不可调用,且请求错误未能解码JSON对象:期望值:第1行第1列(字符0)烧瓶
im tryin使用flask部署了我的机器学习(SVR)模型,但出现类似以下错误: “ SVR”对象不可调用 这 -
在Python中执行SVM时出现值错误
我正在尝试使用生成的数据集运行SVM线性内核。我的数据集有5000行和4列: <pre><code>CL_scaled.head()[scree -
在使用颜色直方图训练SVM时,为什么精度会很差?
我想从GTSRB数据集中提取颜色直方图,以对其进行SVM训练。 不幸的是,我的准确度仅为0.18。 我正在使用 -
当我使用概率= True和class_weight ='balanced'时,为什么SVM模型不起作用?
我正在使用scikit-learn svm模型,并尝试使用概率= True,class_weight ='balanced',但它会产生与没有这些参数的s -
支持率= 0的SVM和随机森林
我正在尝试从可能出现在“退出”列中的两个值中预测一个。我有干净的数据(大约20列和4k行包含有关 -
CNN模型比组合的CNN-SVM模型具有更好的准确性
我试图比较CNN模型和组合的CNN-SVM模型的准确性结果进行分类。但是我发现CNN模型比组合的CNN-SVM模型具有 -
SVC无法在MNIST上解析
我正在使用以下代码来分解MNIST并运行SVM: <pre><code>mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnis -
特征与标签的相关性较低,但是线性模型返回的结果不错
我正在针对两类分类问题在数百万个实例的数据集上运行LinearSVC模型。 当我尝试具有一个功能的模型时 -
SVM内核rbf问题。精度和F分数定义不明确,在没有预测样本的标签中设置为0.0
在python中使用sklearn的SVM库设置内核=“ linear”时,我没有遇到这个问题。当我设置内核='rbf'。我收到这 -
尝试使用支持向量机进行分类时出现值错误
我正在尝试使用不同的技术对数据进行分类。我清理了数据集,然后也对输入组件进行了标准化和缩放 -
LinearSVC中参数class_weight的最佳值是多少?
我有一个多标签数据(某些类有2个标签和10个标签),我的模型对均衡值和无值过度拟合。为class_weight -
训练SVM模型后如何加载未标记的数据进行情感分类?
我正在尝试进行情感分类,并且使用了sklearn SVM模型。我使用标记的数据训练模型,并获得89%的准确性 -
在TensorFlow(Python)和C#中具有相同参数的SVR,结果不同
我正在尝试将Python-TensorFlow与C#进行比较,以解决基于回归的预测问题。 在这两种方法中,我都编写了 -
svm-rfe在不同级别的功能上
让我们假设我具有1000个要素的数据。我想对此数据应用SVM-RFE,每次删除10%的功能。 人们如何才能在消 -
结合CNN和SVM进行目标检测
我使用预训练的CNN模型作为特征提取器并使用SVM作为其分类器来创建对象分类器 我使用以下方法 -
随机森林的性能比其他方法好得多
当评估SVM,RF和DT的性能(max_depth = 3)时,使用RF模型可以获得非常好的效果。建模的数据是真实世界的 -
SVM从测试数据预测中抛出NA
我正在使用机器学习的SVM方法。当我使用模型对测试数据集进行预测时,我得到了所有NA。我认为问题出 -
从CSV文件加载用于线性SVM分类的数据集
我下面有一个名为train.csv的csv文件: <pre><code> 25.3, 12.4, 2.35, 4.89, 1, 2.35, 5.65, 7, 6.24, 5.52, M 20, 15.34, -
如何根据线性SVM的数据集创建,训练和打印交叉验证KFold分类的结果
我下面有一个名为train.csv的csv文件 <pre><code> 25.3, 12.4, 2.35, 4.89, 1, 2.35, 5.65, 7, 6.24, 5.52, M 20, 15.34, 8. -
为什么天真svm中的roc-auc分数大于svm + oversample?
我在不平衡数据集中进行情感分析。我遇到的问题是朴素的svm分类器提供的roc-auc得分比svm +采样更好。 -
使用svm获取网页抓取的数据以进行文本分类
我将从网络上获取文本数据,以使用svm创建文本分类模型。在训练和测试模型之后,模型应该自动理解 -
用Python将字符串内核包装到scikit SVM分类器中
我不需要使用一个库,而是使用一个硬编码的字符串内核进行文本分类,但是我遇到了一些问题,请赐 -
TypeError:“ float”对象在python 3中不是可迭代错误
我正在使用jupyter笔记本python 3,并尝试同时迭代支持向量回归超参数的值,但出现以下错误。 请 -
数据集的二值化会导致重复,对此有什么解决方案吗?
我已将数据集转换为二进制数据。所有为0的数值都为0,所有大于0的值都转换为1。现在,这导致数据重