2回答
我正在训练一个数字数据集，以便使用逻辑回归多类分类对数字进行分类。通过使用以下代码 from sklearn.datasets import load_digitsimport matplotlib.pyplot as plt= train_test_split(digits.data,digits.target, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train) 当我执行cell时
浏览 239提问于2020-09-25得票数 0
2回答
我正在使用Anaconda，并且我正在尝试逻辑回归。加载训练数据集后进行回归。然后，我收到了以下警告消息。Check mle_retvals"Check mle_retvals", ConvergenceWarning)
为什么我会收到这个警告，我该如何解决这个问题？谢谢!
浏览 3提问于2015-10-04得票数 10
我有8670个试验的训练数据集，每个试验有125个时间样本，而我的测试集由578个试验组成。当我将支持向量机算法应用于科学学习中时，取得了很好的效果。但是，当我应用逻辑回归时，会发生以下错误：
"ValueError:这个解决程序需要数据中至少两个类的样本，但是数据只包含一个类: 1.0“。我的问题是，为什么支持向量机能够给出预测，而逻辑回归却给出了这
浏览 1提问于2016-07-01得票数 6
1回答
我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n=23个特性和m= 13000个训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。正如你所看到的，它是相对嘈杂的数据。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用</e
浏览 0提问于2015-12-26得票数 1
回答已采纳
1回答
基于R的机器学习多标签文本分类
、、、、
我正在R中构建一个机器学习文本分类模型。如果句子属于多个类别，我希望将句子分类到多个标签中。例如：“手机屏幕分辨率和电池续航时间都很棒”--目前我可以将句子分为电池功能类和手机功能类，但我希望两者兼而有之。
浏览 0提问于2017-12-28得票数 2
1回答
我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n =23个特性和m = 13000训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。正如你所看到的，它是相对嘈杂的数据。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使
浏览 3提问于2015-12-26得票数 1
回答已采纳
3回答
我学习Logistic回归已经有些日子了，我认为logistic回归的数据集的标签应该是1或0，对吗？请注意，libSVM库可用于解决回归问题。
非常感谢！
浏览 1提问于2013-01-19得票数 3
1回答
给出一些预测数据集，数据集1: 100培训和100个测试样本，50个特征数据集3:1000个训练和1000个测试样本，50个特征如何从这些数据集的下列数据中选择最佳的方法来估计线性回归模型中的未知参数(预测价格)？普通最小二乘
逐
浏览 0提问于2015-06-01得票数 6
目前，我正试图在Python中实现一个基本的逻辑回归算法，以区分A和B。如果是这样，我怎样才能克服这个问题。我是否应
浏览 3提问于2015-08-28得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在尝试建立一个应用程序来检测图像，这是从网页上的广告。一旦我检测到它们，我就不会允许它们在客户端显示。但在该数据集中没有。事实上，该项目的一位导师告诉我，如果您训练具有如此多属性的神经网络，则需要花费大量时间进行训练。那么有没有一种方法可以优化输入数据集呢
浏览 3提问于2010-01-02得票数 1
我正在使用WEKA进行分类。我在Java代码中使用了WEKA jar文件。我的训练数据集有56000个实例和1253个特征。我正在使用简单的分类算法，如逻辑回归，J48，随机森林随机树等。我只能得到随机森林的结果。在为其他分类器建立训练模型的同时，我的程序持续运行了6-7个小时，但我没有得到任何结果或错误。
谁
浏览 7提问于2016-07-10得票数 0
1回答
如何确定训练规模大的分类算法？
、、、、
我正在解决一个问题，二进制分类问题和这方面的培训规模是巨大的(2910亿)。由于使用tfidfvectorizer作为问句列，数据膨胀了。在这里，在这个问题上，我必须对问题进行分类。我使用了Logistic回归，并保留了MultinomialNB，Randomforest和svm作为训练。然而，与其做这样的尝试和命中方法，是否有一个逻辑解释为什么一种分类算法必须比其他分类算法在这种情况下表现更好。以
浏览 0提问于2019-08-20得票数 1
我使用来自sklearn库的sklearn和MultiOutputClassifier，以便使用LR进行多标签分类。不幸的是，我在运行以下代码时出错：错误This solver needs samples of at least 2 classes in the data,
but the data contains only one cla
浏览 18提问于2022-04-13得票数 0
我有一个数据集，需要应用二进制分类来预测目标值。将Logistic回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树等5种算法应用于训练集中。其中，使用Logistic回归的二进制分类给了我最高的精度，但问题是我没有对数据集进行预处理。现在，我应该再次使用所有五种算法来训练我的模型，还是说使用Logistic回归的二进制
浏览 5提问于2022-04-28得票数 0
回答已采纳
我正在探索Scikit-learn logistic回归算法。据我所知，作为训练的一部分，该算法建立了一条回归曲线，其中y变量的范围从0到1(S型S曲线)。当训练数据集反映现实并包括y变量作为离散变量时，算法如何学习S曲线？在训练中没有概率估计，所以我想知道算法是如何学习S曲线的。
浏览 2提问于2021-01-03得票数 1
1回答
使用scikit在大约5000万个样本的平衡训练数据上学习(50%一个类，50%另一个，区间(0，1)中的8个连续特征)，到目前为止我已经能够尝试的所有分类器(线性/逻辑回归，LinearSVC，RandomForestClassifier，...)显示一种奇怪的行为：
在训练数据上进行测试时，假阳性的百分比远远低于假阴性的百分比(fnr)。当手动校正截取以增加假阳性率(fpr)时
浏览 7提问于2016-11-07得票数 1
1回答
我需要找到模式实验数据。我想通过某种类型的PCA或聚类，找到反映在所有实验中的模式。我一直在尝试使用滑雪板，但没有成功地应用模型。数据看上去如下：YAL002W 3.56420220283773
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
回答已采纳
这是我得到的警告：我训练了几个时期，到目前为止，没有错误。但如果可能发生什么不好的事情，我希望得到反馈。
浏览 7提问于2020-04-04得票数 6
1回答
我正在做一个项目，使用一种称为LRM (逻辑回归模型)的算法为gcc编译器选择优化选项，该算法基于本文...。在此算法中，第一步是通过为每个组合编译和执行程序，从所有可用的优化选项组合(现在约为65个)中创建训练数据。然后使用这些数据更快地为其他代码找到最佳优化选项集。有人能帮我理解一下我应该如何存储这些数据吗？我计划创建一个二维数组，然后将该数
浏览 2提问于2012-02-13得票数 1
1回答
我正面临着一个我找不到答案的问题。我有一个二进制分类问题(输出Y=0或Y=1)，Y=1是少数类(实际上Y=1表示公司的默认值，proportion=0.02在原始数据中)。因此，我只在我的训练集上使用平滑算法计算过采样(在训练和测试集中分割我的数据后)。我在我的训练<
浏览 2提问于2018-11-06得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
