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未缩放的预测返回到原始形式
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我的训练形状是：(417，5)，测试数据形状是：(105，5)。pd.DataFrame(train_df)
test_df = scaler.fit_transform(test_df)
test_df = pd.DataFrame(test_df) 缩放后的前四行训练数据如下所示而'4‘是因变量，其余的是自变量。 在使用深度神经网络进行训练后，我得到了缩放形式的预测。我尝试使用以下代码取消缩放<
浏览 13提问于2021-07-28得票数 0
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我有一个关于RMSE和RMSLE的问题：我是否必须将我的数据(包括预测值和原始目标值)转换回其原始形式，然后计算RM
浏览 1提问于2020-11-02得票数 2
我在Python.I中使用了Tensorflow，我成功地进行了预测，现在我在预测上遇到了倒置问题。也就是说，我使用了Sklearn的MinMaxScaler，并用下面这几行代码对数据进行了标准化： from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler
浏览 56提问于2021-08-11得票数 1
我已经使用scikit-learn制作了不同的分类器模型，这是一帆风顺的。由于数据中的单位不同(我从不同的传感器获得数据，按其相应的类别进行标记)，我选择使用StandardScale模块来缩放特征。由于训练数据的<
浏览 0提问于2016-02-09得票数 6
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TPOT机器学习
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我在Google上训练了一个回归TPOT算法，其中TPOT过程的输出是一些锅炉板Python代码，如下所示。training_features, training_target)有人知道Sklearn管道过程是什么样子的吗当我改进锅炉板代码并使用IPython中的数据集运行它时，我可以看到管道过程中的输出，这些都在做什么？='exponential',
浏览 0提问于2021-05-24得票数 1
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我的任务是预测句子中最可能的五个标记。现在，我从输出(密集连接)层获得了未缩放的日志： scores = tf.nn.xw_plus_b(self.h_drop, W,b,labels = input_y # its shape is (batch_size, num_classes)现在预测就像，而标签<em
浏览 5提问于2017-06-07得票数 2
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WEKA更改预测中的小数位数
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我正在尝试从WEKA获得精确的预测，并且我需要增加它为其预测数据输出的小数位数。0.005648,0.00569,0.006053,0.016644,0,0,0,0,0,0,312887476224,-3519216947200,-3459334425088,-3461026818048,19456,R,0.009504然而，WEKA的预测只到了第3天。9
浏览 55提问于2018-06-07得票数 1
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我有一系列的对象，所有这些对象都有不同的缩放值，使用的是CSS3转换标签。我的问题是，当我试图在悬停时附加一个动画(在这种情况下是一个旋转)，它们会返回到它们的原始/未缩放的值，即它们都有相同的大小。
我使用一个共同的关键帧动画为所有的对象，以节省编码时间和整洁。
浏览 1提问于2013-07-14得票数 0
以下代码定义了我的位图：c.drawBitmap(mBackground, 0, 0, null);
我的问题是，我如何设置它来绘制以"Bitmap scaled“形式返回的缩放后的位图，而不是
浏览 1提问于2012-05-02得票数 18
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有没有办法获得R中套索回归的标准化系数列表？在交叉验证之后，我已经确定了最优的λ，然后可以使用预测函数获得适合于未缩放数据的系数。我需要完全相同的模型--即相同的系数必须看起来不为零--但在对缩放数据运行套索回归时，用于未缩放数据的λ意义不大。
浏览 1提问于2013-10-02得票数 0
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Debezium流数值译码
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我有一个debezium流，它包含来自表更改的数据。流中的数值存储在一个结构中( --包含一个带有两个字段的结构:包含传递值的缩放值的类型INT32和包含未缩放形式的原始值的类型字节的值)，我需要更改行的ID，该ID显示在流中，如下所示：
{ scale
浏览 2提问于2021-07-20得票数 0
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ANN回归精度与损失卡住
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我有一个预测太阳能发电量的数据集，数据集有20个独立的var和1个独立的变量。我的模型的精度是60%。我试过几种型号，但这种准确性是我所能得到的最好的其他更糟糕的。这是我的代码：plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('
浏览 0提问于2020-09-27得票数 0
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我想知道如何在preProc的train()函数中使用caret。我正在train()函数中使用neuralnet运行一个神经网络。代码来自。method = "cv", verboseIter = TRUE)未对原始数据进行缩放此外，我希望使用min缩放/规范我的数据。2, min)
scaled = as.data.frame(scale(df,
浏览 2提问于2020-06-05得票数 0
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我有一组已经适合回归模型的缩放数据。我可以concat到原始数据，重新缩放和提取底部行.但这不是造成数据泄漏吗？对吗？我还得改装模型吗？处理这种情况的正确方法是什么？
浏览 0提问于2019-11-25得票数 4
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如何反演管道后的回归预测？
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当我使用管道时，我试图弄清楚如何对数据进行缩放(大概是使用inverse_transform)来进行预测。下面的数据只是一个例子。我的实际数据要大得多且复杂得多，但我希望使用RobustScaler (因为我的数据有异常值)和Lasso (因为我的数据有几十个无用的特性)。一般情况下，我对管道都很陌生。基本上，如果我试着用这个模型来预测任何事情，我想用不成比例的术语来预测。这有可能有管道吗？我怎样才能用inverse_transfor
浏览 2提问于2019-05-14得票数 3
我正在做一个滑雪板模型(随机森林回归)，并且已经成功地用我的数据训练它，然而，我不知道如何预测它。我的CSV每行包含两个项目，一年(以2003年以来的年份表示)和一个数字(预测值)，通常在1000以上。当我使用model.predict([[20]])时，尽管r^2值很高，但对于一个被认为是数千的数字，我得到了一个十进制：R-squared: 0.9804779528842772 Prediction我的另一个问题的用户说CSV行中的
浏览 18提问于2022-10-21得票数 0
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X_train和Y_train的正负值介于(-2,2)之间。Tanh激活函数可以具有介于(-1,1)之间的值。类似地，ReLU只能有一个大于1的正值。如果我想使用深度神经网络缩放训练数据，我是否应该考虑激活函数来决定缩放范围？ 如果我使用Tanh激活函数，我是否应该将我的数据缩放到(-1,1)范围？同样，对于ReLU激活函数，是否有必要在(0,1)之间缩放数据？ 我的未缩放数据既有正数也有负数。我在
浏览 29提问于2019-04-13得票数 0
我想要安装一个新的模板，但需要默认的主题回到它的原始形式(没有自定义/修改前一个家伙)。没有可供我回滚的备份。是否有任何方法可以下载和重新安装原始的，未更改的Magento默认主题，还是我需要开始一个新的安装Magento获得这一点？
浏览 5提问于2015-03-30得票数 0
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我正在此上进行支持向量回归，我认为我正在启动SVR，可能在调用变量或使用内核的方式上出错。MWE的代码相当长，因此我对其进行了大量注释，并突出显示了相关部分import numpy as np# Train the model on training data当我为transformed_area绘制预测值和实际值时，我得到了这些图，即所有X数据<em
浏览 4提问于2021-10-08得票数 0
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在预测成本之后，我正试图找回原来的值。pd.DataFrame(y,columns=["COST"])我试图将预测的成本值转换为原始值，并保存带有原始成本值的exc
浏览 2提问于2019-05-09得票数 0
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