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让我们来看一下，我有每个类别按月销售的门票数据。Feb2016 1233445 234322 4533345> tickets<-ts(count, frequency = 12, sta
浏览 14提问于2019-03-15得票数 1
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我认为R-平方是预测因子对反应的解释方差.但是我想知道调整后的值是如何计算的？如果这个概念和原来的有什么不同。
浏览 0提问于2016-10-21得票数 3
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我在训练一个分类模型，得到一些奇怪的度量值。top1的准确性很低，而且行为相对正常，但是top_k_categorical_accuracy (默认的k=5)通常正好是1.0000。考虑到top1的精确度是如此之低，这似乎是非常不可信的。这里会发生什么事？
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
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模型的r-反测试
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我必须评估我的模型的预测能力。我想做什么？我回归的结果34565自由度残差标准误差: 271.6倍R-平方: 0.9552，校正R-平方: 0.9545 F-统计量: 1479对498和34565 DF，p<e
浏览 3提问于2019-10-14得票数 2
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我正在使用SGDClassifier中的Logistic回归来执行~10k类别的多类分类。为了获得预测结果的置信度分数，我使用了predict_proba函数。但是我得到了正确和错误预测的预测概率值0.00026091,0.00049697,0.00019632。
请建议对分数进行归一化的方法，以便我可以通过过滤概率值来考虑结果
浏览 14提问于2020-03-02得票数 0
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我有10个类别的数据集，我得到了85%的准确率，在保存的模型上获得了相同的准确率。现在我想添加一个新类，如何将新类添加到已保存的模型中。我试着删除最后一层和训练，但模型过拟合，在预测中，每个图像都显示相同的结果(新添加的类)。我就是这么做的base_model_layers = model.output
浏览 1提问于2018-07-24得票数 2
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当我使用交叉验证技术与我的数据，它给我两种类型的预测。CVpredict和预测。这两个有什么区别？我猜是交叉验证预测，但另一个是什么？以下是我的一些代码：这就是结果：
fold 1
浏览 6提问于2017-05-08得票数 1
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我做了一个模型来预测一些价值。在实时中，它工作得非常好，并在一秒钟内得出预测结果。我使用的算法是PassiveAggresiveClassifier来预测多个类。然而，当我加载测试它时，它的性能却很落后。我试着一次传递500个请求，但实际上它陷入了困境。谢谢。
浏览 0提问于2020-04-27得票数 0
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多标签分类的实现
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到目前为止，我已经使用Keras Tensorflow对图像处理、NLP和时间序列预测进行了建模。通常在标签具有多个条目的情况下，因此多个类别的任务始终只是预测样本属于哪个类别。例如，可能的类列表是汽车，人类，飞机，鲜花，建筑。因此，最终的预测是样本属于哪个类别-给出每个类别的概率。通常，就非常有把握的预测而言，一个类别的概率非常高，而其他类别的
浏览 25提问于2020-08-31得票数 1
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在TensorFlow库中，tf.estimator.LinearClassifier类在线性回归模型中做什么？(换句话说，它是用来干什么的？)
浏览 0提问于2020-08-01得票数 2
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我正在尝试训练一个keras图像分类器来预测图像中杂草(1)和草(0)之间的差异。然而，无论我试图构建什么方法/模型，准确性都会停滞不前，我的意思是，训练的准确性就像预测0一样。我的所有图像都被缩放并转换为rgb。label)
labels = np.array(labels) 然后我将to_categorical(标签)应用于one-hot编码它们的模型标签包含这两个类。提前感谢
浏览 34提问于2019-03-05得票数 1
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我使用logistic回归模型进行一些预测分析。我们有大约25个预测变量和1个二元结果(Y/N)变量。我正在对结果为"Y“的概率进行建模。我的训练数据集中有400,000条记录，评分集中也有相同数量的记录。训练集中出现"Y“的概率为0.1%。SAS输出的模型的C统计量为0.97，这是非常好的。当我在我的评分集上运行模型时，我的
浏览 0提问于2014-03-05得票数 2
我尝试在立体主义树的预测函数中使用邻居参数。它应该是从0到9的整数.当邻居接近0时，计算出的R-平方在增加.但是，当邻居设置为0(默认值)时，R-平方值再次偏低.什么是“邻居”？为什么会有这种行为？
浏览 0提问于2015-07-02得票数 0
complete.cases(testing),]现在，我们必须用混淆矩阵最后确定结果
浏览 3提问于2015-07-12得票数 0
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我尝试使用libtorch1.4对C++端的一个4类分类项目进行预测。然而，与Python端相比，我无法获得相同的预测。首先，我在预测之前获得相同的输入张量值。当我比较输出张量值时，我注意到它们是不同的。您可以在该图片中找到这些值： ? 左侧包括Python输出张量值和每个输入图片的预测结果。 右侧包括C++输出张量值和每个输入图像<em
浏览 32提问于2020-06-16得票数 0
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与有几个输出节点相比，在神经网络中有多个输出节点有什么优点或缺点吗？
例如，如果一个场景可以用10个、3个、2个或1个输出节点表示，哪一个被认为更好？或者，输出节点的数量不会对网络的准确性产生影响，而只是训练网络所需的计算时间？
浏览 0提问于2012-04-29得票数 5
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我正在尝试一个练习，在这个练习中，我被要求“在测试从2到5的max_depth参数值的数据集上评估每个模型的准确性”。请告诉我应该用什么来计算DecisionTreeRegressor模型的精
浏览 0提问于2020-05-27得票数 2
该模型给出了指定为1和小于0的训练数据。然后，我使用分类报告来计算精度、召回、F1评分和支持。这是我的研究结果：对于这样的模型，当我的目标是准确地预测测试数据的结果是1还是0时，我应该在决策中使用召回来选择是尝试预测结果是0还是1吗？另外，我使用predict_proba并使用数组返回的第二个值，这将给出测试数据结果为1的概率，但是从这个分
浏览 0提问于2020-12-16得票数 1
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我指的是Keras网站这里中给出的示例：from keras.layers import LSTM, Dense作为一个现实世界的例子它们是否应该分别与x_train和x_val相同，因为它们来自相同的序列？
另外，我应该
浏览 0提问于2018-09-01得票数 2
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