我有一个dataframe,我正在构建一个机器学习模型(C5.0决策树)来预测列的类(loan_approved):
结构(非真实数据):
id occupation income loan_approved
1 business 4214214 yes
2 business 32134 yes
3 business 43255 no
4 sailor 5642 yes
5 teacher 53335 no
6 teacher 6342 no
过程:
我将数据帧随机分成测试和训练,在列车数据集上学习(第1行、第2行、第3
TensorFlow 1.4将TF数据集移动到核心(tf.data.Dataset),文档/教程建议使用tf.estimator来训练模型。
但是,正如在末尾建议的那样,必须在input_fn函数内实例化Dataset对象及其迭代器。这意味着每次调用estimator.train(input_fn, steps)时,数据集的迭代都将重新开始。因此,调用is with step< number of samples in epoch,将导致在数据集的子集上训练模型。
所以我的问题就来了。有没有可能用Estimator +Dataset实现这样的东西:
for i in range(num_
我有大约65个特征的df,45万个观察值,以及不平衡的分类响应变量Y (~5% true,2个状态)。这已经通过train_test_split分为{Xtrain,ytrain} (10%)和{Xtest,ytest} (90%)。
我正在尝试为分类器KNN调优N_neighbors超参数。我使用gridsearchCV和StratifiedKfoldCV,但放弃了尝试,因为循环花费了太长的时间(超过12小时,对于25个N_Neighbors值,3倍CV)。
我已经找出了predict_proba方法的原因。以下是我正在运行的当前代码的摘录,其中突出显示了已标识的代码:
[In]
from s
我有一个数据集,其中包括200000标签的培训例子。对于每个训练示例,我有10个特性,包括连续的和离散的。我正在尝试使用python的sklearn包来训练模型和进行预测,但是我有一些麻烦(也有一些问题)。
首先,让我编写到目前为止编写的代码:
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# data contains the 200 000 examples
# targets contain the corresponding labels for each training example
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(d
我正在尝试使用R ()中的分位数回归森林函数,它是基于随机森林包构建的。我收到了一个类型不匹配的错误,我不太明白原因。
我使用以下命令训练模型:
qrf <- quantregForest(x = xtrain, y = ytrain)
这是没有问题的,但当我尝试使用新数据进行测试时,
quant.newdata <- predict(qrf, newdata= xtest)
它会给出以下错误:
Error in predict.quantregForest(qrf, newdata = xtest) :
Type of predictors in new data do not
我是机器学习的新手,目前正在研究预测问题。我提供了一个包含少量数据列的excel电子表格的链接。
我试图根据A到E列的值来预测F列的值。其代码如下所示
import numpy as np
import pandas as pn
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.models import Sequential
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
fr