训练了一个模型，但是如何手动预测新的实例？
手动预测新的实例需要按照以下步骤进行：
- 加载模型：首先，需要将训练好的模型加载到内存中。这可以通过使用相应的机器学习或深度学习框架提供的函数或类来完成。例如，在Python中，可以使用TensorFlow的
tf.saved_model.load()函数或PyTorch的torch.load()函数加载模型。 - 数据预处理：在进行预测之前，需要对新的实例数据进行预处理，以使其与训练数据具有相同的格式和特征表示。这可能包括数据清洗、特征缩放、编码等操作。预处理的具体步骤取决于模型的要求和数据的特点。
- 特征提取：如果模型需要从原始数据中提取特征，那么需要将新的实例数据转换为模型所期望的特征表示。这可能涉及到特征工程的技术，如文本分词、图像处理、音频处理等。具体的特征提取方法取决于模型的类型和应用场景。
- 执行预测：一旦数据预处理和特征提取完成，就可以将新的实例数据输入到加载的模型中进行预测。这可以通过调用模型的预测函数或方法来实现。例如，在TensorFlow中，可以使用
model.predict()方法进行预测；在PyTorch中，可以使用model.forward()方法进行预测。 - 解释和使用预测结果：预测完成后，可以根据具体的应用场景对预测结果进行解释和使用。例如，如果是一个分类任务，可以将预测结果映射到相应的类别标签；如果是一个回归任务，可以直接使用预测结果作为输出。根据预测结果，可以进行后续的决策、分析或其他操作。
需要注意的是，以上步骤中的具体实现方式和工具取决于所使用的模型和编程语言。在云计算领域，腾讯云提供了一系列与机器学习和人工智能相关的产品和服务，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tfml）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云智能图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tii）等，可以帮助开发者更便捷地进行模型训练和预测任务。
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我用LSTM训练了一个时间序列模型(形状为N，20，1)。
假设N是最后一个数据。
使用model.predict给出了N + 1第四代预测值。
如何预测N+ 2，N+ 3，N+4之后的数据值.等。
浏览 2提问于2020-05-17得票数 1
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我刚刚训练了一个具有二元结果(精英/非精英)的新模型。这个模型训练得很好，但是当我在GUI中测试一个新图像时，它返回了第三个标签--other。我不确定这是如何/为什么出现的。有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-08-31得票数 0
1回答
我正在尝试做有毒评论分类。我在中找到了一个数据集。它有许多注释，并为标签类"severe_toxic“..etc提供了相应的值。我希望将我的单个文本输入分类到相应的标记类中。我用LSTM创建并训练了一个模型。现在我想给出一个单一的文本句子作为模型的输入来预测输出。但我不知道如何转换文本输入，并将其提供给经过训练的模型。
源代码已从获得.
浏览 2提问于2020-02-25得票数 0
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我试图完成一个分类项目，在那里使用KNN算法，工作非常好。然而，问题是，我已经训练了模型，并将其保存为RDS文件。我想知道如何将模型应用于一些新的数据？例如，对于回归，您可以使用函数predict()，其中它使用已经训练过的模型作为参数，而对于knn()，它只使用训练过的数据集和测试数据集，并且没有办法使用已经训练过的knn模型作为参数，而不是使用火车数据集。有什么函数可以用经过训练的knn模型作为依据来预测新数据的分类吗？
浏览 4提问于2022-05-10得票数 -1
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我训练了一个XGBoost回归模型，它试图预测运动提供的转换数。自变量是每月虚拟，位置虚拟，和4列竞选规则(数字)。总共有6列ind。变量。我训练了模特。现在我试着用这个模型来预测一个特定的竞选活动的表现。我的目标是输入新活动的规则、月份和地点，并得到XGBoost预测的转换量。您知道如何在Python中实现这种预测吗？谢谢
浏览 0提问于2022-02-10得票数 0
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我已经训练了一个名为clf的估计器，它使用fit方法并将模型保存到磁盘中。下一次运行该程序时，将从磁盘加载clf。
我的问题是：
如何预测保存在磁盘上的样本？我的意思是，如何装载和预测？
如何在预测后得到样本标签而不是标签整数？
浏览 5提问于2012-12-28得票数 0
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我训练了几个模型来对两类文本进行分类。Logistic回归最优。现在我如何在看不见的数据上测试它呢？我试过这个：
def train_model():
classifier.fit(feature_vector_train, label)
predictions = classifier.predict(feature_vector_valid)
joblib.dump(classifier, url+name)
...
load_model =joblib.load('my_model.pkl)
result = load_model.score('testx'
浏览 0提问于2019-04-18得票数 1
我已经为多个类的一个热二进制预测训练了一个模型，现在正在将它应用于样本的测试集。然而，对于每个类，许多样本的预测都是0。我不知道如何处理这些结果，因为我需要建立一个混淆矩阵(nxn表示类的数量)，但我不知道这些预测的无类结果应该去哪里。我就这么抛弃他们吗？我可以想象，这会造成一个错误的形象错误的错误率的模型。
浏览 0提问于2021-05-03得票数 1
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我正在做一个涉及神经机器翻译(将英语翻译成法语)的项目。 我已经在网上做了一些例子，现在已经完成了模型。一旦使用Keras训练了模型，我如何在不重新训练整个模型的情况下获得翻译的预测，因为我使用的数据集很大，每个时期都需要一些时间，当然，我不能在每次需要翻译时都训练模型。 那么，在不重新训练整个模型的情况下，对新输入生成预测的正确方法是什么？ 谢谢 ? ?
浏览 21提问于2021-01-28得票数 0
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我用训练了一个模型。
我该如何保存这个受过训练的模型？我试过pickle和sklearn.externals.joblib，但是没有工作。TypeError: can't pickle NeuralNet objects说，和后面的一样
浏览 3提问于2015-05-26得票数 1
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在培训模型后评估建议
、、、、
首先，我想创建一个推荐系统。借助神经网络，可以预测用户X最有可能购买的商品。
我已经用正确的数据集和neuMF模型的帮助训练了一个模型(您还可以查看图片中的不同层)。
我的数据集包含以下内容：
列event包含用户是否查看了某一项(视图)，是否将其放置在购物车(外接程序)中，还是购买了它(事务)。
我已经找到了它们如何确定建议的示例实现。以下是关于这一问题的文章：
现在我已经训练了我的模型，我已经准备好为给定的播放列表推荐歌曲了！然而，我遇到的一个问题(见下文)是，我需要嵌入新的播放列表(存储在我的模型中)，以便使用kmeans在嵌入空间中找到最近的相关播放列表。我不知道如何
浏览 2提问于2020-10-24得票数 4
我正在培训定制命名实体识别(NER)模型使用斯坦福NLP，但问题是，我想再培训模型。
示例：
假设我训练了xyz模型，然后我将在一些文本上测试它，如果模型检测到了什么错误，那么我(最终用户)将纠正它，并且希望重新训练(附加模式)校正文本上的模型。
斯坦福不提供再培训设施，所以我转向的 spacy 库，在那里我可以重新培训模型的方法，在使用spacy重新训练模型之后，我可以将新的实体添加到现有的model.But中，它凌驾于现有的知识(即现有的培训数据)之上，只显示与最近的培训相关的结果。
想想，我用1000 records.after训练了一个技术标签的模型，让我说我已经在现有的受过训练的mo
浏览 6提问于2017-09-08得票数 3
1回答
我用滑雪板训练了蟒蛇的模型。我们如何使用相同的模型加载星火并在星火RDD上生成预测？
浏览 7提问于2017-03-19得票数 9
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因此，我有一个数据集，基本上是2017年和2018年足球运动员的统计数据。我已经训练我的模型使用2017年的数据来预测2018年的触地得分数。我的代码如下：
set.seed(1)
data.rf <- randomForest(2018_td ~ ., data = data, proximity = TRUE)
在我的数据集中，我得到了2018年的实际触地数，并训练了一个随机森林算法来预测这个值。现在，我想将经过训练的随机森林应用到相同的2018年数据集上，但要预测TD的2019年#，这是我没有的。
我不确定我是否遗漏了什么，或者我是否对RF的工作方式有一个根本错误的理解。如何从我的
浏览 0提问于2019-06-18得票数 0
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我用yolov4训练了一个模特。推理是完美的，度量也是完美的。我将模型转换为tensorflow lite，以便能够在android上使用它。我想查看转换模型的准确性、精确性和召回值。我该怎么做？
浏览 8提问于2021-11-29得票数 1
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我已经训练了一个使用SVMs的姿态检测模型。我想知道如何将它部署为一个铬扩展。我明白这个问题有点宽泛，但如有任何联系、建议等，我们会不胜感激：)
浏览 0提问于2019-09-26得票数 5
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我已经使用.train_supervised()训练了一个模型，但是我不知道如何根据模型获得每个标签的最重要的单词。
我有三个标签，所以我希望能够做一些事情，比如
model.label["__label__1"].get_most_significant()
对如何实现这一点有什么建议吗？
浏览 1提问于2020-06-29得票数 2
1回答
Doc2Vec如何评估生词？
、、、、
我正在尝试查找与新文档最相似的文档。首先训练了doc2vec模型，现在我引入了一个新文档；我已经推断出新文档的向量，但是我不太了解doc2vec的细节……如果新文档中有许多旧模型从未遇到过的单词(连续)，如何处理？
浏览 1提问于2020-07-09得票数 0
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字符串匹配、分类和评分
、、、
我一直在玩一个关于产品名称匹配的问题。我训练了一种基于各种不同特征的模型(仅限于数字、Levenshtein距离、取出包装尺寸、品牌等)。该模型是吐出预测匹配与不匹配(1或0)。最终，我明白这给了我我想要的。它要么匹配要么不匹配。
获得比赛分数的传统观点是什么？它只是简单地把所有的特征分数和除法相加，本质上是一个平均值吗？在一天结束时，我想发送一个产品到一个API，并收到一个列表的最高可能匹配，如果算法真的不能让我到一个“匹配”。
浏览 0提问于2022-01-21得票数 1
我已经使用hclust训练了我的聚类模型
model=hclust(distances,method="ward”)
结果看起来很好：
现在我得到了一些新的数据记录，我想预测每个数据记录都属于哪个集群。我该怎么做？
浏览 8提问于2014-01-11得票数 16
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我面临着nnet软件包R中预测函数的问题。
我用训练数据在R中训练了一个nnet模型，但是当我试图预测新的测试样本时，我得到的结果比测试样本的数量要多。
我的列车数据包含3673行，我的测试包含1225行。但是当我预测测试数据时，我得到了3673个目标输出。我已经在下面粘贴了我的代码。
index<-1:nrow(wine_data)
set.seed(1)
train_ind <- sample(index,.75*nrow(wine_data))
train<-wine_data[train_ind,]
test<-wine_data[-train_ind,]
m
浏览 0提问于2016-05-21得票数 0
我正在尝试将数据处理与android应用程序开发结合起来。我用libsvm在matlab中训练了svm模型，我正在开发的android应用程序可以从设备中获取数据特征。我想要的是在android中使用这个svm模型来预测新的数据。有没有办法只使用，使用模型，而不是实现整个svm算法是android？谢谢:)。模型为.mat文件。
浏览 4提问于2016-02-21得票数 3
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我正在为我的硕士论文与机器学习工作台LightSide合作.我已经成功地训练了一些模型，现在我想用一个经过训练的模型来预测新的数据。然而，当我尝试这样做时，系统会在几秒钟后停止，弹出消息“预测被停止”而没有提示原因。它发生在不同的数据集，以及用于训练的算法.
有没有人遇到过同样的问题，并找到了解决办法？(谢谢你的帮助:)
编辑:我试图将特性表导出到WEKA并在那里训练模型，但是WEKA在一个没完没了的训练循环中迷失了，我认为它与我使用的表单LightSide的内置特性联合图有关。但我仍然无法预测新的数据.
edit : LightSide抛出一个错误，说明一个特性不是模型的一部分，而实际上它是
浏览 3提问于2016-09-07得票数 1
我想知道下面的后端到底是如何工作的
场景:
->我们以UTC格式从Edgex铸造厂获取数据，并将其存储在Azure文档DB中(CST/CDT时区)。
->我们训练了数据的ML模型(在CST/CDT时区有日期)并部署了web服务。
，所以我在下面几乎没有什么基本的疑问
当web作业到达我们的预测web服务时，经过训练的ML模型会再次运行吗？
我们是否需要将新传入测试数据(我们希望预测的)的UTC时区转换为CST/CDT时区，因为TimeStamp对我们的预测很重要吗？
当调用预测webservice时，后端会发生什么？
浏览 2提问于2018-03-06得票数 0
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1回答
我正在使用weka在ordet中的班级评估来测试我的培训结果。我用于求值的实际函数是eval.evaluateModelOnceAndRecordPrediction。我已经训练了我的模型并评估了我的测试样本。我的代码如下：
Evaluation eval = new Evaluation(dataset);
//returned evaluated index
double a = eval.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(c, dataset.instance(0));
System.
浏览 0提问于2014-03-31得票数 0
1回答
这个问题已经被问到了，但我不明白答案，所以我再次张贴问题，请做答复。
我有一个weka模型，例如: j48，我已经为我的数据集训练了这个模型，现在我必须用一个应该返回类标签的实例来测试模型。该怎么做呢？
我试过以下几种方法：
1)当我给出我的测试实例a，b，c，类为？它显示出问题评估分类器.train和测试不兼容。
2)当我列出所有的类别标签时，我把？对于测试实例的类标签，如下所示：
@attribute class {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27}
@data
1,2,....
浏览 2提问于2013-08-13得票数 4
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我已经在kaggle中构建和训练了模型，并下载了它的输出。现在如何在jupyter notebook中本地运行经过训练的模型来进行预测？
浏览 1提问于2019-05-06得票数 0
1回答
我已经训练了一个神经网络多类分类模型，大约有150个类别，准确率约85%。一旦对模型进行了培训和部署，它就会预测新的数据，而我将保存日志。现在我必须检测那些数据点，这些数据点被模型错误地预测了。例如，该模型对10个数据点进行了预测，其中可能有3个数据点被模型错误分类。有什么办法能得到这些数据点吗？我有以下数据。
部署的模型。
数据点。
相应的预测类由模型来预测。
信心分数在预测上。
我知道用信心得分我可能会对错误的预测有一些想法，但我在想还有什么别的方法可以得到吗？
浏览 0提问于2021-01-11得票数 1
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我使用以下方法训练了logistic模型，这些数据来自乳腺癌数据，而且只使用了一个特征“mean_area”
from statsmodels.formula.api import logit
logistic_model = logit('target ~ mean_area',breast)
result = logistic_model.fit()
在训练模型中有一种内建的预测方法。然而，这给出了所有训练样本的预测值。如下所示
predictions = result.predict()
假设我想要一个新值的预测，比如30，我如何使用经过训练的模型来输出这个值？(而不是手
浏览 1提问于2016-08-15得票数 7
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1回答
为了集成一个决策树，让我来解释一下具体的情况。我已经将数据集分成了5个部分，每个协议，例如TCP、HTTP等等。现在，我已经为每个部分训练了一个决策树，并在我的测试数据集上运行了这一点。
我该如何结合这五个预测模型。我是不是..。
( a)将预测的输出(例如，1,0;1,1 )单独组合起来，然后在测试数据集上运行，以识别混淆矩阵。这是实际的类，预测的类。或
( b)我是否将树构建，然后将附加的树添加到树模型中，实际上将它们组合在一起。
哪种方法应该合适，选择一个甚至是一个很好的解决方案？
浏览 0提问于2017-01-25得票数 2
1回答
我使用statsmodels在Python中训练了一个OLS模型。通过下面的代码，我对模型进行了培训：
import statsmodels.api as sm
X2 = sm.add_constant(lin_x_train)
est = sm.OLS(lin_y_train, X2)
est2 = est.fit()
使用est2.params，我获得了以下参数：
const -0.394654
pow2 0.920915
eth_36hr -0.028754
eth_24dhr -0.068346
eth_16hr 0.064768
eth_
浏览 0提问于2018-06-08得票数 0
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2回答
我的测试集数据包含大约50,000个实例。我训练了不同的机器学习模型。现在，我想做一些比较，例如，对于模型A预测为0的每个实例x_i，模型B和C是否也将该实例预测为0。
例如，下面是模型的前5个预测。
import pandas as pd
data = {'true_class': [3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0],
'rf_pred': [3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
'mlp_pred': [3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
'knn_pred': [3.0,
浏览 1提问于2022-07-06得票数 -1
我使用tf.estimator应用编程接口(更具体地说是使用tf.estimator.train_and_evaluate )在TensorFlow中训练了一个模型。我有训练的输出目录。如何从这里加载我的模型并使用它？ 我尝试通过加载最新的ckpt文件并恢复会话来使用tf.train.Saver类。但是，要调用sess.run()，我需要知道图的输出节点的名称，以便将其传递给fetches参数。名称是什么/如何访问此输出节点？有没有更好的方法来加载和使用经过训练的模型？ 请注意，我已经训练了模型并将其保存在ckpt文件中，因此请不要建议我使用simple_save函数。
浏览 16提问于2019-02-02得票数 0
1回答
我只想得到预测的类名。我可以在我训练模型的图像上得到类名。但是，如果我预测一个图像(比如没有经过训练但已经属于预训练模型(VGG16)的图像，我就无法得到它的类名)。
我的场景:我使用了VGG16预先训练过的数据集，并添加了新的数据集(如徽标、星星、山丘等，这些数据集在VGG16 (比如说)中不存在)。
现在我在这些数据集中训练了这个模型，当我预测一个图像时，它给出了正确的类名(徽标、星星、山丘等)。
但是当我预测一个已经在VGG16中的图像(比如说狗，猫)时，它并没有给我正确的类名，比如狗，猫等等。
在这种情况下我需要帮助。
有什么方法可以得到类名吗？
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
所以我完成了一个带有build_vocab的torchtext.data.Field。我已经在数据集上训练了我的模型。如何使用它将原始字符串转换为张量，以便模型能够进行预测？
浏览 51提问于2020-10-21得票数 0
我已经使用内置的线性学习算法训练了一个亚马逊网络服务SageMaker模型。我可以从S3下载经过训练的模型工件(model.tar.gz)。
如何在独立于AWS的本地环境中部署模型，以便在没有互联网接入的情况下进行预测和推断呼叫？
浏览 6提问于2018-08-10得票数 0
例如，假设我正在尝试训练一个二进制分类器，它接受表单的样本输入。
x = {d=(type of desk), p1=(type of pen on desk), p2=(type of *another* pen on desk)}
比如说，我在样本上训练了一个模型：
x1 = {wood, ballpoint, gel}, y1 = {0}
x2 = {wood, ballpoint, ink-well}, y2 = {1}.
并尝试预测新的样本：x3 = {wood, gel, ballpoint}。在这种情况下，我希望得到的响应是y3 = {0}，因为从概念上来说，这不重要
浏览 3提问于2017-07-14得票数 1
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我用不同的核训练了6种不同的分类器“决策树”、“随机森林”、“Logistic回归”和“SVM”。约有80个因变量，包括分类变量和数值变量。在我的实验中，我添加了一个“随机”列，它是由任意随机数生成的，但是所有模型在验证集和测试集上都表现得更好。对这种现象有什么好的解释吗？
浏览 0提问于2019-09-27得票数 1
Am使用MNIST时尚数据集1-我已经将列车数据划分为5个不同的位置，每个位置只包含2个类别的图像。2-我在不同的模型中训练了每个位置数据集，并测试了所有(0到9)类图像的预测数据内容。
问题->如何将所有5个经过训练的模型组合成一个模型，从而能够更准确地预测我的测试数据？
浏览 0提问于2019-09-15得票数 1
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1回答
假设我们已经在900条记录(训练数据)上训练了我们的模型。在对100条记录的试验数据进行预测时，假设模型的准确率为95%。
这里的问题是，如果数据已经是培训数据的一部分，那么是否可以建立一种机制，或者已经建立了一种机制，而不是通过预测路径呢？
这个问题的原因是，在现实生活中，当模型对明显的或已经看到的数据做出错误的预测(5%的错误)时，客户会感到恼火。这个问题是高层次的，所以评论家的建议是值得欢迎的，它可以解决这个现实世界的问题。
浏览 0提问于2021-06-06得票数 1
1回答
规模输入训练的ML模型
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我有输入数据，不同功能之间的大小差别很大。我使用sklearn的StandardScaler()对它们进行缩放，然后使用keras对这些数据进行神经网络训练，以预测我的目标。我训练过/测试过这个神经网络，它的性能很好。
训练数据是一个更大模型的函数输入的时间序列，而我的目标是输出时间序列。我已经训练了模型的比例输入数据(离线)，但希望它取代在模型中的功能。然后，它将在每个时间步骤中接受非缩放的输入数据(相同的特征)，并对目标(输出)进行良好的预测。
在离线的timeseries数据上进行培训，似乎不太适合在模型中使用不缩放的数据，一次一次，这是必须的。我是否也应该对在线输入进行缩放(以及如何使
浏览 0提问于2022-03-02得票数 0
我已经使用keras训练了一个图像分类模型，它的训练acc为98%，验证acc为98%，测试acc为90%，但在新输入图像上的表现非常差。我不知道为什么？？
浏览 0提问于2020-08-17得票数 0
我已经使用Tensorflow 1.10训练了一个Keras模型。但是，当我在GUI中创建模型版本时，我只能在ML引擎上看到TensorFlow1.9。如果我使用1.9，我可以得到预测结果，但它会让我停下来担心，因为版本不匹配。
话虽如此，这里的文档似乎表明支持1.10：。
如何使用Tensorflow 1.10创建模型版本？
谢谢!
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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基于LSTM的时间序列一步预测
、、、、
我想用LSTM预测股票价格。我成功地训练了我的模型并保存了它。现在我已经加载了它，我将如何使用model.predict()来预测在数据集中没有对应值的股票价格，就像目前一样，我只能“预测”数据集中已经存在的已知值。
塞纳里奥:我的模型已经训练好了(足够高的精确度)，而且我保存了它。我想应用我的模型(load_model())。我的时间步骤设置为30天，所以我已经加载了30天的数据(例如。3月9日-4月8日)在适当的格式，但显然我没有‘预期’输出。如何使用model.predict()来预测未来的价值。还是我遗漏了什么？
上面的图表是当我使用model.predict()预测数据集中
浏览 2提问于2020-04-08得票数 0
1回答
我正在研究Kaggle公司的。
它有5门课--“商业”、“科技”、“政治”、“体育”、“娱乐”。
我已经训练了我的深度学习模型，并得到了测试集的结果。但我得到的结果是不同类别的概率列表。
如何从输出中获取实际的类(标签)？
我的神经网络架构是这样的-
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
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我有一个模型，我已经训练了二进制分类，我现在想用它来预测未知的类元素。
from sklearn.externals import joblib
model = joblib.load('../model/randomForestModel.pkl')
test_data = df_test.values # df_test is a dataframe with my test data
output = model.predict(test_data[:,1:]) # this outputs the prediction eithe
浏览 2提问于2015-03-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用lenet网络在mathematica中训练了一个cnn，并将其导出为MXnet。如何在python中使用导出的JSON和PARAMS进行预测？如何加载模型？我找不到对此有用的示例或文档。我使用的是python 3.6和anaconda。
浏览 0提问于2018-04-22得票数 0
1回答
我训练了一个特征矩阵维数( 200 , 716 )的模型，其中200是文档数，716是总feature.Now数，我想用输入的测试数据来测试该模型，其中包含特征词(7)，.How可以映射这个特征来精确训练模型中的特征数，这样我就可以使用feature.Now函数来检查模型对新数据的预测。
浏览 1提问于2016-09-30得票数 0
1回答
我训练了一个线性回归模型，以多输出的方式进行预测。这是一个时间序列预测问题，它根据一组投入来估计未来12个月的需求。在过去--如果我只是预测一个产值--我会简单地调用以下命令来访问模型的贝塔系数：
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)
weights = pd.DataFrame(regression.coef_, X.columns, columns=['Coefficients'])
print(weights)
但是，当我为多输出模型运行这个程序时，我会得到以下错误：
'MultiOutputRegressor
浏览 1提问于2019-09-16得票数 1
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我有一个数据集，大约有1%的错误标签数据，这是一个多标签的问题，我想找到一种方法来纠正那些不正确的标签。
假设错误标记的数据量很小，我在“列车/测试”中对数据集进行了划分，并训练了一个分类器，注意分类器不过分适合。
在此之后，我知道测试集的准确性是尽可能高的，我使用分类器对整个数据集进行了评估，结果是一个新的标签集，我假设它是经过修正的标签。
这是解决这样一个问题的正确方法吗？
浏览 0提问于2020-11-11得票数 2
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