如何在机器学习中固定恒定的验证精度？
在机器学习中，要固定恒定的验证精度，可以采取以下几种方法：
- 数据预处理：确保数据集的质量和一致性，包括数据清洗、去除异常值、填充缺失值等。这样可以减少数据集中的噪声和偏差，提高模型的稳定性和准确性。
- 特征选择：选择与目标变量相关性高的特征，去除冗余和无关的特征。这样可以减少特征空间的维度，提高模型的泛化能力和效率。
- 模型选择和调参：选择合适的机器学习算法，并进行参数调优。不同的算法和参数组合对模型的性能和稳定性有着不同的影响，需要根据具体问题进行选择和调整。
- 数据集划分：合理划分训练集、验证集和测试集。验证集用于模型的调优和选择，测试集用于评估模型的泛化能力。划分比例需要根据数据集的大小和特点进行合理的选择。
- 交叉验证：采用交叉验证的方法来评估模型的性能和稳定性。常见的交叉验证方法包括k折交叉验证、留一交叉验证等。通过多次交叉验证可以得到更稳定和可靠的模型评估结果。
- 集成学习：通过组合多个模型的预测结果来提高模型的泛化能力和稳定性。常见的集成学习方法包括投票法、平均法、堆叠法等。
- 模型监控和更新：定期监控模型的性能和稳定性，及时更新模型或调整参数。随着数据的变化和业务需求的变化，模型的性能可能会发生变化，需要及时进行调整和更新。
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我正在尝试使用预训练的InceptionV3模型对具有平衡类的dicom图像进行图像分类。testY, shuffle=True)
predictions= model.predict(testX)
浏览 2提问于2018-08-20得票数 1
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我目前正在尝试使用Inception V3创建一个包含2个类的图像分类模型。我有1428张图像，大约是70/30的平衡。当我运行我的模型时，我得到了相当高的损失以及持续的验证准确性。validation_steps = validation_samples//batch_size,这是我运行模型时的日志
浏览 0提问于2018-10-02得票数 3
在这些算法中，必须执行算术运算(如加法和乘法)。这些“内部”操作也必须在固定时间内执行，对吗？那么我猜所有中间变量的精度都是一样的。但是这里需要什么精度(例如，如果我把两个256位数相乘，我想结果需要512位)。
在恒定时间内执行这些“内部”算术运算的好算法是什么？
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描述梯度增强机器或神经网络等算法的机器学习文本经常评论说这些模型擅长预测，但这是以失去可解释性或可解释性为代价的。相反，单决策树和经典回归模型被标记为善于解释，但与更复杂的模型(如随机森林或支持向量机)相比，预测精度(相对)较差。是否有普遍接受的机器学习模型代表两者之间的良好权衡？是否有任何文献列举了算法的特点，使它们可以解释？(这个问题以前是在交叉验证<
浏览 0提问于2016-05-22得票数 9
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我正在做一个年龄估算项目，试图在一个预定义的年龄范围内对一个给定的面孔进行分类。为此，我正在使用keras库来训练深度NN。培训和验证集的准确性如下图所示：正如你所看到的，验证的准确性以比训练精度更小的步骤不断提高。我是应该在训练和验证精度相同的280年代停止训练，还是应该在验证精度提高的情况下进行训练，即使训练精
浏览 0提问于2018-05-29得票数 10
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我使用我拥有的数据集来建模一个基于LSTM的文本生成器。该模型的目的是预测句子的结束。我的训练显示出大约81%的验证准确率。在阅读几篇文章时，我发现与分类问题不同的是，我更应该担心的是损失而不是准确性。是这样的，如果是的话，什么是理想的损失价值？现在我的损失就在1.5+附近。
浏览 10提问于2019-12-06得票数 1
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我正在使用CNN在Chainer中对细胞图像进行分类。随着主/训练精度的提高，模型的验证精度也在下降。我想知道为什么验证准确率在下降，有什么方法可以提高验证准确率。我已经在除最后一层之外的所有层中应用了relu和dropout。在该模型中，即使在50个时期之后，训练和验证精度也是不变的。下面给出的模型显示主/
浏览 24提问于2019-01-08得票数 1
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我对在JOGL2中使用着色器而不是固定函数管道来编写OpenGL应用程序很感兴趣。我需要在CPU端做相当多的4x4双精度矩阵数学运算，以取代固定函数管道的推送/弹出/转换业务。同样的应用程序还将包含一些机器学习代码，这些代码需要对大矩阵进行操作。我看过用于机器学习的JBLAS (由于我已经在使用JNI for JOGL，依赖于另一个本地库的缺点
浏览 0提问于2011-06-11得票数 6
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我正在使用optunta + catboost来优化和训练一些增强的树。我想知道优化超参数的正确方法，以最大限度地提高准确性(而不是最小化对数损失)。目前，我的代码是： def objective(trial): 'depth' = trial.suggest_int('depth', 4, 9),study = optuna.create_study(direction = 'maximize')
study.optimize(objec
浏览 19提问于2021-07-01得票数 1
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Prediction似乎是machine learning的主导主题。大多数算法都有fit和predict函数，因此可以建立模型，从新的特征集中预测结果或其他感兴趣的参数。机器学习的non-prediction applications是什么？
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
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我是NLP的新手，这让我有点困惑。我试图在我的数据集上使用SVC进行文本分类。我有一个6个类的不平衡数据集。这篇文章是健康、体育、文化、经济、科学和网络课程的新闻。我用TF-以色列国防军进行矢量化。因为我的文本是德语的，所以我没有使用lemmatization。我的第一次尝试：
train, test = train_test_split(df, test_siz
浏览 1提问于2020-12-04得票数 0
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在测试我的线性回归模型时，我发现更改train_test_split中的random_state参数会更改模型精度。为了详细说明，我的列车测试拆分如下：X = pd.DataFrame(boston_data.data, columns=boston_data.feature_namesMEDV'])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=
浏览 1提问于2018-03-28得票数 0
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**from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Activationfrom sklearn.preprocessing import St
浏览 0提问于2021-12-12得票数 0
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我是深度学习的初学者(CNN)。我使用了这个代码:()来学习更多关于卷积神经网络的知识。这个python代码只是将数据分成"train“和"test”两部分，代码中没有验证部分。那么，如何在包含不同图像(如正常图像和异常图像)的代码中添加验证文件夹呢?我的目标是:向代码中提供一个异常图像(该图像与机器以前训练过的训练和测试图像
浏览 3提问于2017-03-27得票数 1
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模型好但混乱矩阵差？
、、、、
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浏览 0提问于2021-05-28得票数 0
在使用SVM时，我发现对原始数据集执行三向拆分是一种很好的做法，类似于70/15/15的拆分。我<em
浏览 1提问于2014-01-26得票数 3
我不知道该怎么解释，因为我认为LGBM验证错误的事实是广泛的，类似于训练盒图，没有过度拟合的问题，但是当我看到另一种执行LGBM的图表时，我可以看到LGBM确实是过度的，所以我真的不知道如何解释这个正确的方法📷LightGBM可能是最好的选择，因为它更快，最后您可以获得足够的准确性，与其他两个相比，套袋有较少的超适合，因为误差之间的差异较小。谢谢
浏览 0提问于2020-06-27得票数 1
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我知道交叉验证用于找到最大限度减少平均误差的最佳超参数。例如，将交叉验证的平均误差最小化的神经元数在ELM中估计。冯，G，黄，G.B.误差最小化的极端学习机器增长的隐藏节点和增量学习。IEEE关于神经网络的交易，20 (8)，1352-1357。
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我训练了一个50年代的模型，按照以下比例分割数据集：
X = np.load(....)从历史上可以看出，验证的准确性/损失与培训的准确性/损失非常相似。有时验证损失甚至低于训练损失。至于最后一条声明，
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然而，尽管我在训练和验证损失方面得到了for (Ish)结果，但我的验证和测试精度始终是恒定的(网络总是预测同一个类)。有谁知道如何在Lasagne中设置相同的变量(因为我不想使用Nolearn)？
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