我有两个数据集(训练和测试)，它们都有完全相同的特征和标签列，只是内部不同(数字和值)。from sklearn.neural_network import MLPRegressor
print('Accuracy testing : {:.3f}'.format(ml
浏览 12提问于2017-08-22得票数 1
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这个问题我得不到令人满意的答案。据我所知，TensorFlow是一个用于数值计算的库，通常用于深度学习应用程序，而Scikit-learn是一个通用机器学习框架。 但是，它们之间的确切区别是什么?TensorFlow的目的和功能是什么？我可以一起使用它们吗?这有什么意义吗？
浏览 67提问于2020-04-15得票数 40
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在LIBSVM中，svmtrain中的-b标志用于训练svmtrain或SVR模型以进行概率估计。为了获得测试集的相应结果，我们还在svmpredict中设置了-b结果model = svmtrain(train_labels, train_s
浏览 10提问于2018-01-10得票数 1
如何衡量在scikit-learn中训练和测试SVM、KNN和Decision Treen等分类器所需的时间？
浏览 14提问于2020-06-02得票数 2
背景hidden_layer_sizes=(16, 16),updates = [self.momentum * velocity - self.learning_rateself.velo
浏览 0提问于2018-09-16得票数 1
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我有一个目录，dataset，它包含图像的子文件夹(标签/类).
我想将数据集分成model.fit_generotar()的训练集和测试集。
浏览 2提问于2018-02-11得票数 0
我将使用scikit-learn库来实现我的SVM分类。
我的特征的值是0/1，我已经将这些值保存在特征的txt文件和我的标签的单独的txt文件中。现在我的问题是，如何使用scikit-learn加载用于训练和测试阶段的外部数据集？
浏览 21提问于2017-01-30得票数 0
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我做了类似于keras文档中的训练和验证。而是如何测试图像。我知道在scikit-learn中该怎么做。但是我想用keras做。
比方说，我想预测分类类形式的图像。在最后，我还想打印类名，训练精度，测试精度，最后是预测的图像精度(例如，狗: 99.8 %)。
浏览 3提问于2018-03-17得票数 0
我们正在试图弄清楚如何在GCP中托管和运行许多现有的scikit-learn和R模型(按原样)。似乎ML引擎是Tensorflow的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab，我如何在Google云平台上训练scikit-learn模型并管理我的模型？我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同的方法？作为更新，我能够通过将其作为训
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
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我试图手动将数据集分割为训练和测试数据集，这意味着我不想使用scikit learn包。我希望以这样的方式拆分它们:如果行索引模块4等于0，则将它们放入训练数据集中，否则将它们放入测试数据集中。我已经在R中这样做了： testidx = which(1:nrow(price_accommodates_bedrooms )%%4 == 0)
df_train = price_accommodates_bedrooms[
浏览 12提问于2020-03-27得票数 0
假设我在pred_test中存储了800,000个预测概率。我将cutoff定义为pred_test中的任意值，以便为大于或等于cutoff的值分配值1，为小于cutoff的值分配值0。sklearn中是否有一个函数可以为pred_train中的每个cutoff返回模型的精度？我希望看到模型的准确性作为每个截止点的函数，以便系统地选择一个截止点。list.append( (cuto
浏览 13提问于2020-01-28得票数 1
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这是我的目标(y)： 1,3,1,4,4,6,6, 3,3,6,2,7,7,1,10,3,7,10,4,10,我不知道为什么在我执行的时候：# Split the data set in two equal parts
X_train, X_test
浏览 0提问于2013-02-18得票数 16
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包含ID列的训练模型
、、、
我正在使用scikit-learn训练一个模型，其中我的数据集中有一个ID列。当我使用测试数据集训练model.But时，我删除了ID列，在进行预测后，我需要将其映射回ID列。做这件事最好的方法是什么？在scikit-learn中构建模型时，我们可以设置一个非预测器列。另外，像TensorFlow，Spark ML这样的其他ML工具又如何呢？它们
浏览 1提问于2018-04-18得票数 2
如果这一点以前已经解决了，我很抱歉，但我没有找到解决这个问题的办法。fit()缺少一个必需的位置参数：'y'
下面是我使用的</em
浏览 0提问于2017-06-30得票数 0
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当我运行命令sudo pip3 install -U scikit-learn时Cleaning up...Command /usr/bin/python3 -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip_build_root/scikit-learn/setup.pyinstall-record.txt --single-versio
浏览 0提问于2014-04-17得票数 2
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我想要做的是：正如前面提到的。但得到的错误是：Sklearn中的其他一切似乎都运行得很好，就是这一点。
浏览 8提问于2017-08-13得票数 20
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我一直在使用scikit learn的神经网络软件包(MLPClassifier和MLPRegressor)，我知道它们可以通过输入每个观察值的一维数组来训练空间数据(例如。MNIST数据集)。我正在尝试找出最好的方法来告诉模型，组1有这组空间坐标，组2有一组不同的空间坐标，这种组合产生了一个结果。输入单个数组是否更有意义，其中组1的位置由1表示，组2的位置由-1表示？或者为gro
浏览 12提问于2016-09-12得票数 0
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我使用scikit-learn库对卫星图像执行监督分类(支持向量机分类器)。我的主要问题是如何训练我的SVM分类器。我在youtube上看过很多视频，也读过一些关于如何在scikit-learn中训练支持向量机模型的教程。我看过的所有教程，都使用了著名的Iris数据集。为了在scikit-<e
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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我有一个独立的训练和测试数据(从不同的CSV加载到不同的pandas数据框中)，我想用这些训练和测试数据绘制学习曲线，而不是使用交叉验证从训练集本身生成训练和测试数据(这似乎是learning_curve的常见工作方式)。似乎scikit希望你的测试和<em
浏览 3提问于2015-09-20得票数 2
所以我理解隔离森林是如何运作的，但我很难理解这个模型是如何对新数据进行预测的。它是否将每个新的点(分别)通过训练模型中的每一棵树，然后用完全相同的原始子集数据(加上这个新的点)运行完全相同的拆分，以确定步骤数(异常分数)，直到这个新点被隔离为止？然后将这个分数与模型训练时设定的异常分数阈值进行比较？
浏览 0提问于2018-03-21得票数 1
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