为什么当我对XGBoost执行均方误差时会得到KeyError：'Target_Variable‘？

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python、pandas、data-science、xgboost、mean-square-error

我正在对我的航班延误数据集执行XGBoost。我执行并训练了数据集，然而，当我试图找到均方误差测试时，我得到了上面的错误。predicted'])) print('RMSE:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test['ARR_DELAY'],y_test['predicted']))) 我得到了以下错误--------

浏览 75提问于2019-04-11得票数 2

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为什么超声图像的PSNR降低？

image、matlab、image-processing

我对结果很满意。滤波图像的均方误差(MSE)小于噪声图像的均方误差(MSE)，滤波图像的信噪比和峰值信噪比(PSNR)均大于噪声图像。 *质量测量*均方误差= 0.0080186峰值信噪比= 69.0898均方

浏览 3提问于2013-11-24得票数 3

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使用keras 2得到比keras 1更差的结果

python、keras、mse

当我在使用keras 2.0.3和使用keras 1.2.0时得到42和21的MSE(均方误差)时，我感到很惊讶。有没有人能给我解释一下为什么会这样？为什么我在使用keras 2时会遇到更多的错误？这个结果是在将代码编辑为keras2标准之后得到的。例如，在Dense中，我将keras1代码更改为keras2标准。

浏览 3提问于2017-04-26得票数 4

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使用H2O自动编码器进行异常检测时有关特征选择和数据工程的问题

h2o、feature-selection、autoencoder、anomaly-detection、mse

由模型本身计算的模型的均方误差(MSE)将是重建误差的平方和，然后除以行数(即，示例)。下面是模型的一些sudo代码。我有两个问题： (a)实施例A的均方

浏览 11提问于2020-10-23得票数 0

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均方误差(MSE)问题

matlab

当我在不同的计算机(MATLAB)上执行以下代码来计算均方误差时，我得到了不同的答案。有没有人知道为什么会这样？

浏览 0提问于2013-07-23得票数 0

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在特征重要性和特征选择之后重建和训练新的深度学习Python模型以减少特征量？

python、anaconda、xgboost、feature-selection

我使用了xgboost，我得到了一个节点图，并通过xgboost重命名了特征(所以我的第一个问题是，我不知道这些xgboost图的标签真正代表了什么标记(显然有3个测试(6个“是”或“不是”决策树，图.即使是一天前用来获得特征重要性形状的代码(可能会返回简单的2687)对我来说也不再起作用了，比如在我执行单元时"'Booster‘object has no 'feature_importances_’我不知道为什么。当我这

浏览 20提问于2019-05-18得票数 1

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Python:在Dict中调用有效键/索引时的KeyError

python、json、dictionary、keyerror

print (result['price'])File "C:/Users/Selzier/Documents/Python/temp.py", line 43,in <module>KeyError: 'price' 但是，如果我对(结果)数据执行一个循环，那么我可以

浏览 2提问于2018-01-05得票数 1

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自定义RMSE不同于取内置Keras MSE的根进行相同的预测

python、machine-learning、keras

我定义了一个自定义的RMSE函数： return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))对于一些(相同的)预测，我分别为MSE和RMSE指标获得的值是：现在，当我取MSE的根时，我得到的是

浏览 1提问于2019-09-27得票数 9

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用lavaan，df估计回归路径和检验统计量

r、r-lavaan

当我运行测量模型时，测试用户模型有293个自由度，58个模型参数。当我运行结构模型时，估计了三条额外的回归路径，得到相同的模型统计数据，具有相同的自由度(293)和相同的模型参数(58)。我试图不成为一个傻瓜，但我不知道为什么拉瓦恩给我完全相同的df和卡方，当我估计三个额外的路径/参数。任何见解都是受欢迎的。再次，我道歉，我错过了显而易见的。325P值0.000比较拟合指数(CFI) 0.807 Tucker-Lewis指数(TLI) 0.786 记录可

浏览 4提问于2022-08-11得票数 1

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Tensorflow评估给出的误差比上一阶段的训练更大

python、tensorflow、keras、tensorflow2.0

损失和度量是均方误差。tf.keras.losses.MeanSquaredError(), optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),) 现在，我运行以下代码来训练网络并对其进行评估对模型进行了2个历次的训练，然后用evaluate方法对同一数据进行了评价，并用predict法和最小均方公式对模型进行了手工计算。但是，<em

浏览 2提问于2021-04-05得票数 0

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tflearn / tensorflow不学习xor

python、machine-learning、tensorflow、deep-learning

有时我会得到这样正确的结果：0 xor 0: [[0.1487255096435547]]1[[0.5000002384185791]]1 xor 1: [[0.5000001788139343]]权值的初始化

浏览 12提问于2016-05-11得票数 10

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为什么在lasso回归中计算MSE会给出不同的输出？

r、machine-learning、glmnet、lasso-regression、mean-square-error

我正在尝试对来自lasso2包的前列腺癌数据运行不同的回归模型。当我使用Lasso时，我看到了两种不同的方法来计算均方误差。objectcat("MSE (method 2): ", mse.2, "\n")塞缪尔

浏览 2提问于2016-09-14得票数 5

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基于粒子群优化的神经网络训练的概念问题

matlab、machine-learning、neural-network、particle-swarm

利用MATLAB提供的IRIS数据库，以均方误差(MSE)为适应度函数，采用粒子群优化算法(PSO)训练4个输入、3个输出神经网络。对适应度函数进行了50次评价。实验是对特征进行分类。在这种情况下，(a)和(b)的训练曲线应该是MSE对周期，而不是MSE对PSO世代？>结果(Weights_1，Bias_1，MSE_1，分类Rate_1).Cycle2:粒子群迭代1-50->结果(Weights_2、Bias_2、MSE_2、分类Rate_2等)，共100个

浏览 3提问于2014-04-10得票数 6

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为什么我们需要XGBoost和随机森林？

machine-learning、data-mining、random-forest、decision-trees、xgboost

我不清楚有几个概念：随机森林使用来自树的各种样本来创建树。

浏览 0提问于2017-10-14得票数 40

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为什么在目标上应用PCA会导致不合适？

machine-learning、neural-network

这两层是致密的，由乙状结肠神经元组成，我以均方误差为目标。由于图像相当简单，而且变化不大，这做得很好:通过200-300个例子和50个隐藏单元，我得到了一个很好的误差值(0.06)和对测试数据的良好预测。该网络采用梯度下降(通过学习速率缩放)进行训练。不起作用的当我将减少的数据集及其减少的目标提供给网络时，梯度下降会非常快地收敛到一个高误差(大约50 !)。然后，我注意到，如果我提供减少的数据，但原始的(未压缩的)目标，我得到了

浏览 0提问于2015-09-14得票数 7

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变长序列序列学习的奇异行为序列

keras、masking、recurrent-neural-network

为什么我不能使用具有完全相同维数的输入/输出序列？model.evaluate(X_padded, Y_padded)给出了一个维数误差。然后，当我运行model.predict(X_padded)时，我得到以下输出(在生成模型之前使用numpy.random.seed(0) )： [ 0.19946882]为什么输出层的第一个输入不被屏蔽？MSE计算然后，当我计算模型(model.evaluate(X

浏览 1提问于2016-09-23得票数 1

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Statsmodels - TypeError:输入类型不支持ufunc 'isnan‘

python、datetime、statsmodels、arima

我正在尝试运行一段代码，它评估SARIMAX模型中P，D&Q的不同值的均方误差。这段代码以前对我来说工作得很好，我没有对它做任何修改，所以我只能假设问题出在数据上，但我也以同样的方式处理了它，所以我不知道为什么它不能工作？-------------- -----dtypes: int32(1)当我运行它时，我得到了以下错误

浏览 0提问于2020-07-14得票数 0

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异常数据具有与正常数据相似的误差值

keras、neural-network、autoencoder、anomaly-detection

我训练了大约10,000个时期，在训练期间我获得了大约0.004的重建均方误差(MSE)。训练之后，我对测试数据执行MSE计算，得到的值与训练数据(0.003)中的值非常相似，我不知道为什么！MSE mean() - X_train:', np.mean(mse_train)) print('MSE mean() - X_test:', np.mean(mse_test)) 这样做之后，我得到了训练的对于为什么</

浏览 19提问于2020-06-19得票数 0

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Gradle‘mustRunAfter/finalizedBy仅用于特定的任务？

gradle

flywayClean.mustRunAfter flywayMigrate}➜ gradle testEverything Parallel execution is an incubating feature.但是在这种情况下，为什么gradle flywayMigrate不调用startTestDatabaseContainer呢？另一方

浏览 3提问于2017-09-25得票数 7

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xgboost预测方法为所有行返回相同的预测值

python、machine-learning、xgboost

我已经在Python中创建了一个xgboost分类器：然而，在训练之后，当我使用这个分类器来预测值时你知道为什么会发生这种事吗？我也用同样的数据尝试了sklearn的，它确实给出了现实的预测。也许是xgboost实现中的一个合

浏览 1提问于2015-11-02得票数 8

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