我正在尝试使用Keras构建一个神经网络,但遇到了错误: ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 25168 but received input with shape (None, 34783) 我将模型定义为: model = Sequential()
model.add(Dense(1024, input_dim = len(X), activation = 'relu'))
我正在尝试使用mnrfit函数,但是我得到了错误
If Y is a column vector, it must contain positive integer category numbers.。
我的数据是一个双,我的Y值是floats,例如0.6667。是否有一种方法可以调整我的数据以便能够使用mnrfit函数?
提前感谢!没有经验的初学者
除了组合预测之外,是否还有一种方法可以从随机森林中的每棵树获得预测?我想在一个列表中输出所有预测,而不是查看整个树。我知道我可以使用apply方法获取叶索引,但我不确定如何使用它从叶中获取值。
编辑:这是到目前为止我从下面的评论中得到的。以前我不清楚是否可以调用estimators_属性中的树,但似乎可以在使用该属性的每一棵树上使用预测方法。然而,这是最好的方法吗?
numberTrees = 100
clf = RandomForestRegressor(n_estimators=numberTrees)
clf.fit(X,Y)
for tree in range(numberTrees)
我对下面的代码有问题。我正在尝试从CSV文件中读取数据以创建嵌套字典。当我第一次运行它时,它完全按照我的意图运行,但是当我运行它两次时,它改变了输出的顺序。有没有人知道为什么会这样?我使用的是Python 3.4。
import csv
delimiter = ';'
result = {}
with open("F:\\Python Projects\\Database.csv", 'r') as data_file:
data = csv.reader(data_file, delimiter=delimiter)
headers = n