使用分类数据从SciKitLearn RandomForestClassification进行预测 - 腾讯云开发者社区

上市公司新闻文本分析与分类预测基本步骤如下：从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文）从Tushare上获取沪深股票日线数据...从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是利空消息）给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签...，并存储到新的数据库中（或导出到CSV文件）实时抓取新闻数据，判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上一步的结果，对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集），然后利用...SVM（或随机森林）分类器对文本分析结果进行训练（如果已保存训练模型，可选择重新训练或直接加载模型），最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预测开发环境Python-v3(3.6)： gensim...将贴好标签的历史新闻进行分类训练，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取（crawler_cnstock.py，crawler_jrj.py，crawler_nbd.py，crawler_sina.py

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从视频到音频：使用VIT进行音频分类

来源：Deephub Imba 本文约2000字，建议阅读5分钟本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它...就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。...这些文件是在 2000-2001 年从各种来源收集的，包括个人 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。...因为数据集非常小(每个类只有100个样本)，这影响了模型的性能，只获得了0.71的准确率。这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

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从视频到音频：使用VIT进行音频分类

就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...在本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。...这些文件是在 2000-2001 年从各种来源收集的，包括个人 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。..., img.canvas.get_width_height(), img.canvas.tostring_rgb()) return img 上述函数将产生一个简单的mel谱图: 现在我们从文件夹中加载数据集...因为数据集非常小(每个类只有100个样本)，这影响了模型的性能，只获得了0.71的准确率。这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

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从视频到音频：使用VIT进行音频分类

来源：Deephub Imba原文：从视频到音频：使用VIT进行音频分类就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。...传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。...本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。...这些文件是在 2000-2001 年从各种来源收集的，包括个人 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。...因为数据集非常小(每个类只有100个样本)，这影响了模型的性能，只获得了0.71的准确率。这只是一个简单的演示，如果需要提高模型表现，可以使用更大的数据集，或者稍微调整架构的各种超参数!

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TensorFlow 入门（2）：使用DNN分类器对数据进行分类

，与训练时一样，同样构建一个数据输入函数 get_test_inputs，将数据和结果传入，使用 classifier.evaluate 对数据进行测试： # Define the test inputs...可以看到测试集的准确率是 96.67%，总共 30 个测试数据，错了 1 个。那么未来对于单个输入数据，我们怎么使用训练好的模型对其进行分类呢？...，使用 classifier.predict 对数据进行分类，返回值是一个生成器 generator，所以用 list 包一下，结果为： New Samples, Class Predictions:...，则耗时可以降低到 0.5s 左右，其中加载训练数据耗时 0.22s，对数据进行分类耗时 0.2s，其他则是脚本本身的开销。...学会使用 DNN 分类器之后，如果有一些数据，有几个输入特征值，需要将其分类，就可以采用 DNN 分类器很方便地对其进行处理，前提是训练的数据集数量足够，这样才能达到比较好的训练效果。

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使用Python进行天气预测之获取数据

前言 Python实战之天气预测 1....爬取数据这里使用request库和正则表达式进行数据的爬取爬取网上的历史天气数据，这里我使用了成都的历史天气数据（2011-2018年）之后的天气预测也将会使用成都的历史天气数据目标网址： http...所以我们加上了判断语句，当然细心的小伙伴应该可以看到我们这里还会构造出2019年的链接，这个错误链接我们在后面获取数据的时候会进行处理，若链接是没用的，我们选择不处理，直接pass。...if response.status_code == 200: html = response.text return html else: return None 1.3 使用正则表达式提取数据...（2011-2018年）(点击可下载) 1.5 分析数据这里暂时简单分析数据，之后会有文章进行详细分析 Figure_1.png 可见数据变化趋势是非常明显的。

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利用AdaBoost对马疝病数据集（horseColic）进行分类预测

数据集[1] 提取码：krry 有关AdaBoost的详细介绍可以参考：【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结 •先利用pandas读入csv文件，以DataFrame形式存储...；然后将数据转成list（其实也可以直接操作，不过本人习惯这样做）： data = np.array(data).tolist() •分割数据，最后一列作为标签类别y，其余列为x： x = [];...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': AdaBoost() References [1] 数据集

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文本分类使用ChatGPT进行数据标注

此外，ChatGPT可以帮助标注数据，以用于微调文本分类模型。在本文中，我展示了两个实验。首先，我使用ChatGPT对文本数据进行预测，并将结果与测试集进行比较。...接下来，我使用ChatGPT对文本数据进行标注，并利用标注数据来训练一个机器学习模型。研究结果显示，直接使用ChatGPT预测文本标签优于先进行数据标注，然后再进行模型训练。...这些实验突显了在数据标注和文本分类任务中使用ChatGPT的实际好处。使用基本机器学习模型进行文本分类首先，我将使用一个基本的机器学习模型对文本进行分类。这将为我们提供后续比较结果的起点。...使用ChatGPT进行文本分类 ----------------------- 现在，让我们使用ChatGPT直接对测试集进行预测，看看我们能够达到什么样的性能。...使用ChatGPT进行数据标注数据标注的方法与标签预测类似，因为本质上标注就是将标签分配给记录。下面的脚本对训练集中的评论进行标注为正面或负面情感。

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使用Flow forecast进行时间序列预测和分类的迁移学习介绍

到目前为止，无论您是在训练一个模型来检测肺炎还是对汽车模型进行分类，您都可能从在ImageNet或其他大型(和一般图像)数据集上预先训练的模型开始。...他讨论了时间序列分类的迁移学习。他们的结论是: 这些实验表明，迁移学习可以改善或降低模型预测，但是取决于用于迁移的数据集。...他们建议在使用特定时间序列模型进行预测之前，先使用初始模型(与重建损失一起)提取一般特征。尽管本文仅限于单变量时间序列预测用例，但该技术似乎有助于提高性能。...在研究中发现了什么到目前为止，我们发现广义转移学习对于像COVID-19预测这样的小数据集是有用的。我们还没有在大数据集上对其进行足够广泛的测试，因此无法就此得出结论。...然后，在对非静态参数(如批大小、学习率等)进行最后的超参数扫描之前，我们使用这些参数对模型进行预训练(如预测长度、层数)。总结时间序列的迁移学习取得了一定的进展，但还没有得到广泛的应用。

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极简主义︱使用Turicreate进行快速图像分类迁移训练与预测（六）

文章目录 0 GPU使用情况： 1 训练集准备 2 训练过程 3 模型预测 4 模型评估 ---- 0 GPU使用情况：其中，Turicreate的后台是mxnet框架，turicreate不太适合使用...只要把不同的分类的图像，像这样放在不同文件夹即可。...dataBuffer.random_split(0.9)，把数据集随机拆分，按照 9/1 比例; .image_classifier.create，是进行创建模型，target是选择因变量，model...= None, validation_set = 'auto', verbose=True, seed=None, batch_size=64): ---- 3 模型预测...='class', batch_size=64) 其中predictions的output_type参数有，可以返回，probability - 概率（1的概率），rank - 排序，class - 分类名称

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使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测

GCN进行节点分类接下来，我们将对GCN进行训练并将其性能与MLP进行比较。这里使用的是一个非常简单的模型，有两个图卷积层和它们之间的ReLU激活。此设置与论文原文相同(公式9)。...从MLP中获得了大约15%的精度提高。链接预测链接预测比节点分类更复杂，因为我们需要使用节点嵌入对边缘进行预测。预测步骤大致如下: 编码器通过处理具有两个卷积层的图来创建节点嵌入。...这使得模型任务变为对原始边的正链接和新增边的负链接进行二元分类。解码器使用节点嵌入对所有边(包括负链接)进行链接预测(二元分类)。它从每条边上的一对节点计算节点嵌入的点积。...这是因为编码器使用edge_index和x来创建节点嵌入，这种方式确保了在对验证/测试数据进行预测时，节点嵌入上没有目标泄漏。...异常检测再次使用Cora数据集进行异常检测任务，但它与前面的数据集略有不同:我们需要合成注入异常值。

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MLJ：用纯JULIA开发的机器学习框架，超越机器学习管道

团队计划在不久的将来进行增强，包括Flux.jl深度学习模型的集成，以及使用自动微分的连续超参数的梯度下降调整。...模型元数据的注册表：在ScikitLearn.jl中，必须从文档中收集可用模型的列表，以及模型元数据（模型是否处理分类输入，是否可以进行概率预测等）。...任务界面：一旦MLJ用户指定“任务”（例如“基于特征x，y，z进行房屋价值的概率预测”），则MLJ可以自动搜索匹配该任务的模型，从而协助系统进行基准测试和模型选择。...普遍采用分类数据类型：Python的科学数组库NumPy没有用于表示分类数据的专用数据类型（即，没有跟踪所有池的类型可能的课程）。...而MLJ通过坚持使用分类数据类型并坚持MLJ模型实现保留类池来缓解此类问题。例如，如果训练目标包含池中实际上不出现在训练集中的类，则概率预测将预测其支持包括缺失类，但是以概率零适当加权的分布。

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使用CGP数据库的表达矩阵进行药物反应预测

所以研究者通常认为我们要想预测药物作用就得收集尽可能的的信息，比如使用全基因组范围的snp信息来预测复杂性状，但是癌症患者有个特性，就是他们的染色体通常是非整倍体，所以从肿瘤样本里面测序得到可靠的基因型其实是比较困难的...第二步，使用 ridge包的linearRidge()函数做岭回归分析，其中药物敏感性的IC50值需要用car包的powerTransform函数进行转换，根据训练集的数据把模型构建成功就可以使用 predict.linearRidge...() 来预测测试集的病人的药物反应情况了。...第三步，留一交叉验证，每次假装不知道一个细胞系的药物反应情况，用其它的所有的细胞系数据来预测它。最后把预测值和真实值做相关性分析。...第四步，使用glmnet包做ElasticNet and Lasso 回归第五步，药物敏感性分成sensitive (15 samples) or resistant (55 samples) 两个组别

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大数据||使用AI算法进行滚动轴承故障精准预测

可以用故障征兆的可信度作为输入，经过神经网络的并行数值计算输出对应故障，可以取得相对传统方式更为精确的结果并可以持续提升预测精度。滚动轴承故障预测滚动轴承是由内环外环滚动体和保持架四种元件组成。...在滚动轴承数据成功实现上云后，利用PAAS层提供的AI算法中的BP神经网络对传动机组滚动轴承进行故障诊断，能够在轴承早期故障时发出预警信号，提前对将要发生的轴承，故进行维修或更换，缩短停工停产时间。...机器学习框架选用Keras+TensorFlow实现轻量级和快速开发，根据采集到的信息随机选取70%数据组作为输入样本，30%剩余组作为验证样本。对输出状态进行编码输出，构建bp神经网络。...实施关键步骤使用AI算法进行故障预测关键步骤如下： 1、边缘层数据采集与预处理：利用加速度传感器采集轴承的振动信息，由于现场干扰信号会对结果的准确度带来很大影响，需要选用专业级别高灵敏度的采集器。...由于神经网络需要消耗较多的计算资源，需要使用云计算的并行处理能力。 9、云计算结果可视化：通过garafana等组件进行可视化展示参考资源工业互联网成功融合了IT与OT技术并陆续落地应用。

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使用knn算法对鸢尾花数据集进行分类(数据挖掘apriori算法)

KNN算法实现鸢尾花数据集分类一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。...()设置邻居数 ④利用fit()构建基于训练集的模型 ⑤使用predict()进行预测 ⑥使用score()进行模型评估说明：本代码来源于《Python机器学习基础教程》在此仅供学习使用。...⑤将预测结果与测试集本身的标签进行对比，得出分数。...(data_size): """ 该函数使用shuffle()打乱一个包含从0到数据集大小的整数列表。...因此每次运行程序划分不同，导致结果不同改进：可使用random设置随机种子，随机一个包含从0到数据集大小的整数列表，保证每次的划分结果相同。

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BeJavaGod - 如何正确使用数据字典进行分类统一操作（一）

先说说什么是数据字典，这个玩意一般不太会解释，举个栗子吧~ 每个系统都会有用户表，性别：男（1）女（0）另外我们做物流的会涉及到车型：卡车（1），轿车（2），挂车（3）货物类型：危险品（1），普通货物...，是没有必要的那我们今天来说说如何优化他，并且减少表，那么就需要用到数据字典先来看看表设计吧： ?...数据字典的作用是啥，我总结以下几点 1、在整个系统的所有数据类型中起到了桥梁作用，开发过程中，动态维护系统数据类型 2、保证数据录入更加安全，业务表使用数据字典的时候，存放的数据类型是个key，而不是具体的...value，最终以缓存的形式保存，在前端查询的时候可以做到更优 3、便于在后台统计和查看，和维护在设计表的时候要注意以下几点： 1、数据类型，数据键值对，所有值不能为空 2、数据类型一致的情况下，数据键和值分别不能重复...，必须唯一，这个再添加的时候需要做到验证 3、数据键使用int比较便于排序，当然也可以用string，这个随意最后看一下数据内容吧，对此表进行相应的增删改查，就可以实现数据字典的分类管理 ?

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R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。...数据集是 credit=read.csv("credit.csv", header = TRUE, sep = ",") 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit...让我们将分类变量转换为因子变量， > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor...现在考虑回归树模型（在所有协变量上）我们可以使用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) ?...一个自然的想法是使用随机森林优化。

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大数据||使用AI算法进行水循环系统故障精准预测

水循环系统构建故障诊断模块，自动从该系统当前工艺参数中辨别和判断故障，既可避免控制人员对大量工艺参数进行检测，又可以使控制人员更全面地判断当前生产状态和预测将来的情况，从而及时采取有效应对措施。...BP神经网络是可以以任意的精度逼近任何的非线性函数，之前曾讲过这方面很多成功的应用，参见大数据||使用AI算法进行滚动轴承故障精准预测 RBF神经网络是另外一种常用算法，可以达到更快的收敛速度，本系统采用...从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。RBF神经网络相对于BP神经网络有以下特点： (1)更容易确定网络结构，不需要通过多次试验进行优化和选取。...使用AI算法进行故障预测关键步骤如下： 1、边缘层数据采集：利使用一体化数据采集器进行现场信号采集，包括离心泵振动、进口压力、出口压力、出口流量、轴承温度、电机电流等。...||使用AI算法进行滚动轴承故障精准预测

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Julia推出新机器学习框架MLJ，号称超越机器学习pipeline

模型元数据的注册表在ScikitLearn.jl中，必须从文档中收集可用模型的列表，以及模型元数据（模型是否处理分类输入，是否可以进行概率预测等）。...任务界面一旦MLJ用户指定“任务”（例如，“基于特征x，y，z进行房屋价值的概率预测”），MLJ就可以自动搜索、匹配该任务的模型，从而协助系统基准测试和模型选择。...网络具有“智能”训练，即在参数更改后仅重新训练必要的组件；并且最终将使用DAG调度程序进行训练。在Julia的元编程功能的帮助下，构建通用架构（如线性pipeline和堆栈）将是单线操作。...普遍采用分类数据类型 Python的科学数组库NumPy没有用于表示分类数据的专用数据类型，即没有跟踪所有可能类的池的类型。scikit-learn模型的解决之道是将数据重新标记为整数。...Julia团队宣称当用户在重新标记的分类数据上训练模型之后，由于分类特征出现了在训练中未观察到的值，导致代码崩溃。而MLJ则通过坚持使用分类数据类型，并坚持MLJ模型实现保留类池来缓解此类问题。

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实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU）

[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU）内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集下载地址代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 10 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...0.881 0.859 结果分析我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存使用CPU训练时，每100步，2.2秒左右使用GPU训练时，每100步，1.4秒左右提升了将近...2倍，经过测试，使用GPU运算DNN速率大概是CPU的1.5倍，在简单的网络中GPU效率不明显，在RNN与CNN中有超过十倍的提升。

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