我正在运行我的朴素贝叶斯模型来将文本分类为相关或无关。我正在上传一个包含要扫描的文本的数据集-但是当我尝试转换数据(tokenize和lemmetize)时，我得到了附加的错误--没有定义命名文章。nb.predict_proba(X_test_vect)[:, 1]
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 不幸的是，我不能分
浏览 4提问于2020-12-04得票数 0
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我想用一个巨大的RasterStack来预测一个randomForest对象。使用dataframe训练randomForest对象，其中变量名为"05_absor_1“、"05_absor_2”……我试图更改RasterStack层的名称，但是，在这种情况下，它们不能以数字开头命名。有没有可能通过重命名RandomForest对象的</
浏览 1提问于2015-08-17得票数 2
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我有从0到3000万的时间序列数据。它基本上就是每周的网络流量数据。我正在用这些数据建立一个预测模型。我想知道如何处理这一范围的数据。我尝试了用预言者模型进行box cox变换。我不确定我可以使用什么指标来评估模型的性能。数据中有很多0。我无法将它们从数据集中删除。除了Box Cox变换，还有更好的方法来处理0吗？我对逆转<em
浏览 156提问于2020-06-19得票数 1
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我是一个机器learning.Currently的新手，我收到了一个任务，根据新闻文章的点击率历史来预测新闻文章的点击率。尝试以新闻文章标题关键词作为预测特征，用线性回归模型预测高维灾难的新闻articles.But b/c的点击率，线性模型对训练数据拟合较好，但在测试数据上预测效果较差。我似乎不能用
浏览 2提问于2014-06-09得票数 0
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问题：X: publishing_datetime, post_attribute_1, ..., post_attribute_n期望模型：y: publishing_datetime
所需的模型应该预测最优的publishing_datetime，以使性能最大化。一旦<
浏览 0提问于2018-03-10得票数 2
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我创建了一个预测数据的分类模型，问题是这两个类是高度不平衡的。
我有个问题。我创建了一个预测数据的分类模型，问题是这两个类是高度不平衡的。所以，我用SMOTE+ENN技术来处理它。在将数据分成训练集和测试集之前，我应用了SMOTE+ENN。原因是SMOTE生成合成数据来平衡类。我认为在拆分数据
浏览 0提问于2023-06-02得票数 0
我目前正在使用Tensorflow作为后端的Keras。下面显示了一个LSTM序列预测模型，用于预测数据序列中的一个步骤(输入30个步骤，每个步骤有4个特性，输出预测步骤31)。，在对模型进行培训和测试之后--即使使用它训练的相同数据--它输出的基本上是输入的第30步。我的第一个想法是，我的数据模式必须过于复杂，无法准确
浏览 3提问于2018-01-16得票数 2
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因为我想单独使用nls模型，所以我对geom_smooth函数中的数据进行了拟合，并在ggplot之外进行了拟合：set.seed(1) scale_y_log10()我只是在想，为什么这两种方法，尽管参数相同，却给出了不同的拟合
浏览 2提问于2017-03-08得票数 3
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到第2部分结束时，我得到的结果与预期的差不多。本教程中只有代码片段，我在教程中没有看到“这里是您应该完成的完整结果”的地方，尽管如此，我还是得到了这个，它看起来与本教程的工作原理相同。注意，对于那些没有试过本教程的人，我要问的关键问题是重绘间隔，1500 ms，转换持续时间，1000 ms，以及转换轻松函数，这是教程没有使用或指定的，但我在googled中发现它默认为立方输入输出。("linear")>
浏览 1提问于2013-08-14得票数 1
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我致力于制作我的第一个网络。我能够写和理解代码；但是，我的错误率不低于0.79，我使用了TANH激活函数。假设我的网络返回三个值中的一个-1,0,1，基于我输入的一组变量。有没有人有同样的问题？
浏览 3提问于2014-12-17得票数 0
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我知道有各种各样的选择。我使用以下方法。首先定义线性回归、GBM等模型，然后对每个模型运行GridSearchCV来了解最佳参数。在此之后，我想做最后的预测，同时考虑每个模型的个别预测。问题是如何正确地将单个预测合并成一个Y向量？结果表明，将权系数分配给各预测值并不适合于回归问题。如果是，那么如何获得这样的权重系数呢？也许好的方法是用个人
浏览 4提问于2015-12-10得票数 6
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我对深度学习和它的时间序列预测方法很熟悉。最近，我发现了一篇关于的文章。在本文中，测试集是最后的20个值，模型也对数据集的最后20个值进行y_pred预测，然后计算y_test和y_pred的最小均方误差。我的问题是:如何扩展模型，以接收未来的预测(实际预测)？
浏览 4提问于2017-10-18得票数 1
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我试图预测一个模拟的估计完成时间。我在模拟开始时使用startTime。在每个周期结束时，我选择timeNow。经过的时间timeLapsed是通过减去这两个值来计算的。平均循环时间(每个周期不同)是通过将经过的时间除以当时的循环数，即在此之前运行的周期数来计算的。然后，通过将仍然要去的循环数乘以timeNow的平均周期时间，计算出估计的完成时间timeNow。我认为数据<
浏览 1提问于2014-04-30得票数 0
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通过在特征组上运行雅典娜查询来建立培训数据
但是，在进行预测之前，特性存储如何将转换应用于数据呢？显然，新摄入的数据必须进行转换(因此它与训练中的数据相同)，但我们只在
浏览 3提问于2021-07-12得票数 0
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多变量预测多特征
、、、、
我希望我能得到你的指导，我会感谢你。我看过一些关于多变量时间序列预测的文章。但在所有这些预测中，他们只采用了一个特征。他们只预测了未来一天的价格。因此，为了预测未来两个月的数据，我必须预测
浏览 11提问于2022-06-01得票数 0
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我正在为Kaggle竞赛()开发一个CTR预测模型。我阅读了培训集中的前10万行数据，然后将其进一步拆分为80/20的火车/测试集。list=FALSE, times=1)ad_test <- ad_data[-trainIndex,]
然后，我使用ad_train数据开发了GLM模型。site_category + ad_train$device_type, famil
浏览 0提问于2017-02-20得票数 0
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假设有很多线程，每个线程将执行以下三个操作中的一个：list.pop_back(); //with mutex protection, guarantee list is not empty可以肯定的是，操作1将得到不可预测的值。操作1)会导致核心转<
浏览 8提问于2022-11-28得票数 -1
我希望主持5个深入学习模型，其中数据预处理/后处理是必需的。
使用TF服务(和Kubernetes管理容器)托管每个模型似乎很简单，但是如果是这样的话，数据预处理和后处理应该在哪里进行？
浏览 4提问于2019-10-19得票数 2
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